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LookOnceToHear

LookOnceToHear

视觉引导的智能目标语音提取系统

Look Once to Hear 项目开发了一种新型智能听觉系统，通过短暂观察目标说话者即可实现选择性听取其声音。该技术结合计算机视觉和语音处理，能在嘈杂环境中准确提取目标语音。项目获得 CHI 2024 最佳论文荣誉提名，并公开了相关代码、数据集和评估方法，为智能听觉研究提供了重要参考。

Look Once to Hear语音分离智能听力系统目标说话人识别音频处理Github开源项目
GitHub论文

看一眼就能听见

Ab Gradio demo

这个仓库提供了论文《看一眼就能听见：利用噪声样本进行目标语音听取》的代码。《看一眼就能听见》是一个智能听力系统，用户只需看几秒钟就能选择听到目标说话者的声音。这篇论文在 CHI 2024 上获得了最佳论文荣誉提名 🏆。

https://github.com/vb000/LookOnceToHear/assets/16723254/49483e4d-9ebe-4c56-a84e-43c30d1cc3b9

设置

conda create -n ts-hear python=3.9
conda activate ts-hear
pip install -r requirements.txt

训练

训练数据包括清晰语音、背景声音、头部相关传递函数（HRTFs）和双耳房间脉冲响应（BRIRs）。我们使用 Scaper 工具包来合成生成音频混合。每个音频混合在训练或评估过程中实时生成，使用 Scaper 的 generate_from_jams 函数基于 .jams 规范文件生成。

我们在这里提供了自包含数据集，其中包含我们用于训练的源 .jams 规范。要进行训练，只需下载提供的 .zip 文件，将内容解压到 data/ 目录，然后运行以下命令：

python -m src.trainer --config <configs/tsh.json> --run_dir <runs/tsh> [--frac <0.05 (% train/val batches)>]

要恢复部分运行：

python -m src.trainer --config <configs/tsh.json> --run_dir <runs/tsh>

评估

评估在与训练样本类似格式的语音混合上进行。嵌入模型和目标语音听取（TSH）模型的检查点可在这里获取。

python -m src.ts_hear_test

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