PyTorch 实现 CNN 音频降噪模型：完整代码、数据加载、处理和评估

本文提供 PyTorch 实现 CNN 音频降噪模型的完整代码，涵盖数据加载（音频为 wav 文件）、数据处理、模型构建、降噪音频存储以及评估指标（信噪比和 MOS）。

数据加载

代码示例展示如何从 wav 文件中加载音频数据，并进行预处理，例如切片、归一化和频谱转换。

数据处理

代码示例展示如何对音频数据进行增强和批处理，例如添加噪声、混响、时间拉伸等操作，以及将数据分为训练集、验证集和测试集。

模型

代码示例展示如何构建 CNN 音频降噪模型，包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层等。

存储降噪后音频

代码示例展示如何将降噪后的音频数据存储为 wav 文件。

评估指标

代码示例展示如何使用信噪比 (SNR) 和平均意见得分 (MOS) 来评估降噪模型的性能。

参考链接

如果您想深入了解 CNN 音频降噪模型的 PyTorch 实现，并获取更多代码示例和相关文档，请访问以下链接：

'https://github.com/haoxiangsnr/AudioDenoisingPytorch'