Ses gürültü giderme
Bu egzersizde, konuşmayı arka plan gürültüsüyle karıştıran WHAM veri kümesinden yararlanarak, farklı bir sesle ve arka plan gürültüsü temizlenmiş yeni bir konuşma üreteceksin!

Yeni sesin example_speech dizisi ve speaker_embedding vektörü zaten yüklendi. Önişlemci (processor) ve vocoder (vocoder) da hazır; ayrıca SpeechT5ForSpeechToSpeech modülü mevcut. Çizim için yardımcı olması amacıyla bir make_spectrogram() fonksiyonu sağlandı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Hugging Face ile Multi-Modal Modeller
Egzersiz talimatları
microsoft/speecht5_vcdenetim noktasını kullanarakSpeechT5ForSpeechToSpeechönceden eğitilmiş modelini yükle.example_speechverisini16000örnekleme oranıyla önişle.- Gürültüsü giderilmiş konuşmayı
.generate_speech()ile üret.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Load the SpeechT5ForSpeechToSpeech pretrained model
model = ____
# Preprocess the example speech
inputs = ____(audio=____, sampling_rate=____, return_tensors="pt")
# Generate the denoised speech
speech = ____
make_spectrogram(speech)
sf.write("speech.wav", speech.numpy(), samplerate=16000)