MFA_DAE:基于周期编码深度自动编码器的心肺脏单声道盲源分离 源码

基于周期编码深度自动编码器的心肺脏单声道盲源分离 介绍 这是pytorch实现的。 系统流程如下所示: 首先,我们需要训练一个自动编码器,然后使用我们的MFA工具来分析和调制潜在空间代码以完成盲单声道信号源分离。 特征 音频处理 我们采用librosa 0.8.0音频处理工具来处理音频。 可以使用字典FFT_dict定义傅里叶变换变量。 例如: FFT_dict = { ' sr ' : 8000, ' frequency_bins ' : [0, 300], ' FFTSize ' : 2048, ' Hop_length ' : 128,