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怎么使用实时音频流调用模型

我咨询一下可以针对该FRCRN模型,传输实时音频流进行实时降噪,部署在服务端给终端提供降噪服务,终端进行实时语音打电话,终端是android设备。

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muscisxf 2023-06-15 16:58:02 399 0
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  • 北京阿里云ACE会长

    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())
    
    2023-07-10 16:20:06
    赞同 1 展开评论 打赏
  • 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。

    2023-06-15 17:10:42
    赞同 1 展开评论 打赏

包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声学设计及信号处理、声纹识别、音频事件检测等多个领域

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