crlandsc/torch-l1-snr
🏗️ Frameworkcrlandsc
고성능 오디오 소스 분리 및 노이즈 제거 모델을 위한 특화된 L1 SNR 손실 함수 라이브러리.
torch-l1-snr 저장소는 오디오 딥러닝의 핵심 요소인 손실 함수 문제를 해결합니다. 오디오 소스 분리 및 노이즈 제거 분야에서 일반적인 손실 함수는 고충실도 출력에 필요한 지각적 품질이나 특정 신호 대 잡음비 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 이 라이브러리는 복잡한 오디오 신호를 분리하는 모델의 학습을 안정화하고 성능을 향상시키기 위해 설계된 L1 기반 SNR 손실 함수 변형들을 제공합니다.
PyTorch용으로 기본 설계되어 기존 학습 파이프라인에 모듈식으로 쉽게 통합할 수 있습니다. 특히 블라인드 소스 분리(BSS), 음성 강화, 음악 소스 분리(MSS) 작업에 유용합니다. L1-norm 변형에 집중함으로써 기존 MSE 기반 접근 방식보다 강력한 대안을 제시하며, 더 선명한 분리 결과와 과도 오디오 아티팩트 처리에 강점을 보입니다. 이 저장소는 신호 재구성을 위해 목적 함수를 미세 조정하려는 오디오 엔지니어와 머신러닝 연구자를 위한 전문 유틸리티입니다.