SEGAN 音频降噪模型优化：解决降噪后音量小和高频噪声问题

您遇到的音频降噪后音量很小，且比原来多了一个高频噪声的问题，可能是由于模型在训练过程中对高频噪声的关注度不足导致的。以下提供几种优化方案，帮助您解决此问题：

增加模型训练时的重音:
- 可以通过调整 emphasis 函数中的 alpha 参数来增加训练时对高频噪声的关注度，从而使模型更加注重去除高频噪声。
调整模型架构:
- 可以尝试调整模型的架构，增加模型的容量和深度，使其更能够学习到复杂的噪声模式，并更好地去除高频噪声。
调整训练参数:
- 可以尝试调整训练的学习率、迭代次数等参数，使模型更好地收敛到最优解，并更好地去除高频噪声。
增加数据集:
- 可以尝试增加训练数据集的大小，从而使模型能够更好地学习到各种噪声模式，包括高频噪声，并更好地去除高频噪声。

以下是一些代码示例，您可以参考进行修改：

import torch
from dataset import SEGAN_Dataset, emphasis
from hparams import hparams
from model import Generator, Discriminator
import os
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

if __name__ == "__main__":
    
    # 定义device
    device = torch.device("cuda:1")
    
    # 导入参数
    para = hparams()
    
    # 创建数据保存文件夹
    os.makedirs(para.save_path, exist_ok=True)
    
    # 创建生成器
    generator = Generator()
    generator = generator.to(device)
    
    # 创建鉴别器
    discriminator = Discriminator()
    discriminator = discriminator.to(device)
    
    # optimizers
    g_optimizer = torch.optim.RMSprop(generator.parameters(), lr=0.0001)
    d_optimizer = torch.optim.RMSprop(discriminator.parameters(), lr=0.0001)
    
    # 定义数据集
    m_dataset = SEGAN_Dataset(para)
    
    # 获取ref-batch
    ref_batch = m_dataset.ref_batch(para.ref_batch_size)
    ref_batch = Variable(ref_batch)
    ref_batch = ref_batch.to(device)
    
    # 定义dataloader
    m_dataloader = DataLoader(m_dataset, batch_size=para.batch_size, shuffle=True, num_workers=8)
    loss_d_all = 0
    loss_g_all = 0
    n_step = 0
    for epoch in range(para.n_epoch):
        for i_batch, sample_batch in enumerate(m_dataloader):
            batch_clean = sample_batch[0]
            batch_noisy = sample_batch[1]
            batch_clean = Variable(batch_clean)
            batch_noisy = Variable(batch_noisy)
            
            batch_clean = batch_clean.to(device)
            batch_noisy = batch_noisy.to(device)
            
            # print(batch_clean.size())
            # print(batch_noisy.size())
            
            batch_z = nn.init.normal(torch.Tensor(batch_clean.size(0), para.size_z[0], para.size_z[1]))
            batch_z = Variable(batch_z)
            batch_z = batch_z.to(device)
            
            # ... (其他代码)
            
            # 在 emphasis 函数中调整 alpha 参数，增加对高频噪声的关注度
            generated_outputs = generator(batch_noisy, batch_z)
            generated_outputs = emphasis(generated_outputs, alpha=0.8)  # 将 alpha 参数调整为 0.8
            
            # ... (其他代码)
        
            # ... (训练代码)

            # ... (其他代码)

            # 在训练过程中可以尝试调整学习率、迭代次数等参数，并监控模型的性能
            g_optimizer.step()  # 更新参数
            d_optimizer.step()  # 更新参数

            # ... (其他代码)

            # ... (训练代码)
        
            # ... (其他代码)

注意:

以上代码示例仅供参考，具体的优化方法需要根据您的模型和数据集进行调整。
可以尝试使用不同的 emphasis 函数，例如 torch.nn.functional.relu 或 torch.nn.functional.tanh，并比较效果。
在模型架构调整方面，可以尝试增加卷积层或循环神经网络层，并使用不同的激活函数。
在训练参数调整方面，可以尝试使用不同的优化器，例如 torch.optim.Adam 或 torch.optim.SGD，并调整学习率、迭代次数等参数。
在数据集调整方面，可以尝试使用更大的数据集，并对数据集进行预处理，例如对音频数据进行增强或去噪。

通过不断尝试和优化，您可以找到适合您模型的最佳参数设置，并最终获得更好的降噪效果。

最后，请确保您使用的训练数据是高质量的，并且能够反映您想要去除的噪声类型。