在使用 FRCRN 模型进行实时降噪之前，您需要将其转换为适合实时处理的模型。通常，这包括以下几个步骤：

将模型转换为轻量级模型，以便在实时处理中更快地进行推理。
将模型转换为 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式，以便在移动设备上部署和运行。
对音频流进行分帧和重叠，并使用模型对每个帧进行降噪。
将降噪后的帧进行重叠和加和，以获得完整的降噪音频流。
以下是一个使用 TensorFlow Lite 以及 Python 的 PyAudio 库进行实时音频流降噪的简单示例：

python
Copy
import numpy as np
import pyaudio
import tensorflow as tf

加载 TensorFlow Lite 模型

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

创建 PyAudio 音频流

chunk_size = 1024
sample_rate = 16000
pa = pyaudio.PyAudio()
stream = pa.open(format=pyaudio.paInt16,
channels=1,
rate=sample_rate,
input=True,
output=True,
frames_per_buffer=chunk_size)

实时降噪

overlap_size = 256
overlap = np.zeros((overlap_size,), dtype=np.float32)
while True:

# 读取音频帧
input_data = np.frombuffer(stream.read(chunk_size), dtype=np.int16)
input_data = input_data.astype(np.float32) / 32768.0

# 分帧和重叠
input_data = np.concatenate((overlap, input_data))
overlap = input_data[chunk_size-overlap_size:]
input_data = input_data[:chunk_size]
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)

# 降噪
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
output_data = np.squeeze(output_data)

# 重叠和加和
output_data[:overlap_size] += overlap / 2
overlap = output_data[-overlap_size:]
output_data = output_data[:-overlap_size]
output_data = np.clip(output_data, -1.0, 1.0)

# 输出音频帧
output_data = np.int16(output_data * 32768.0)
stream.write(output_data.tobytes())

你好，目前FRCRN模型开放的接口只能针对文件操作，不能处理音频流。而且该模型是一个学术研究型模型，算力需求比常规实用模型更高。