Huer

如何使用多种信噪比数据来训练一个model？

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你好，很感谢您的代码，然我对se有了更深的理解。 现在我有一些问题需要您的帮助。 1.您的代码中prepare_data.py中的pack_features中 这一部分我有点疑惑“Pad start and finish of the spectrogram with boarder values.” 这里为什么要使用边界值来填充谱图呢？ 2.您的代码中是针对单独的SNR来进行增强过程的，我想问的是，我能不能通过多种信噪比的混合语音训练一个泛化性能较好的模型？具体实现方法您可不可以给一些建议？ 3.您可不可以帮忙解释一个问题： 进行短时傅里叶变换的方法之间的区别 一个是使用librosa库，一个是您代码中的scipy库？ 期待您的回复！

关于带噪数据生成的问题？

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你好，hyli666. 最近看了一些论文，开始着手代码实践部分，您的genRawData_func.m代码中带噪数据总是生成不了，我用的数据集是NOISEX-92中的噪声数据，干净语音使用的是NOISE中的clean数据，不知道是不是我传入的数据的问题，这个genrawdata代码在调用addnoise时总会提示语音信号的长度大于噪声长度，我尝试修改了采样率以及数据长度(以补零的方式增加了噪声长度)，运行之后又提示各种问题，索引维度什么的。如果是我传入数据的问题，希望您可以指出对输入数据的一些要求比如采样率或者信号长度。另外您可不可以将您的训练数据上传一部分。 期待您的回复————刚接触语音增强的小白