ノイズ抑制 C++ デモ#

この README では、ノイズ抑制デモ・アプリケーションについて説明します。

どのように動作するか#

起動時に、デモ・アプリケーションはコマンドライン・パラメーターを受け取り、モデルを OpenVINO™ ランタイムプラグインにロードします。また、音声とノイズが混在したユーザーが提供するサウンドファイルを読み取り、小さな連続したパッチでネットワークにフィードします。ネットワークの出力も、クリーンな音声を含む連続したオーディオパッチです。パッチはまとめて出力オーディオファイルに保存されます。

実行の準備#

デモでサポートされるモデルリストは、<omz_dir>/demos/noise_suppression_demo/python/models.lst ファイルにあります。このファイルは、モデル・ダウンローダーおよびコンバーターのパラメーターとして使用され、モデルをダウンロードし、必要に応じて OpenVINO IR 形式 (*.xml + *.bin) に変換できます。

モデル・ダウンローダーの使用例:

omz_downloader --list models.lst

モデル・コンバーターの使用例:

omz_converter --list models.lst

サポートされるモデル#

  • noise-suppression-denseunet-ll-0001

  • noise-suppression-poconetlike-0001

注: 各種デバイス向けのモデル推論サポートの詳細については、インテルの事前トレーニング・モデルのデバイスサポートとパブリックの事前トレーニング・モデルのデバイスサポートの表を参照してください。

実行する#

-h オプションを指定してデモを実行すると、ヘルプメッセージが表示されます:


[ -h]                  show this help message and exit 
[--help]               print help on all arguments 
  -m <MODEL FILE>      path to an .xml file with a trained model 
  -i <WAV>             path to an input WAV file 
[ -d <DEVICE>]         specify a device to infer on (the list of available devices is shown below).Default is CPU 
[ -o <WAV>]            path to an output WAV file. Default is noise_suppression_demo_out.wav

例えば、CPU で推論を行うには、次のコマンドを実行します:

./noise_suppression_demo \ 
  -m <path_to_model>/noise-suppression-poconetlike-0001.xml \ 
  -d CPU \ 
  -i noisy.wav \ 
  -o cleaned.wav

デモの入力#

アプリケーションは、指定された入力 WAV ファイルからオーディオウェーブを読み取ります。入力ファイルは 16kHz の離散化周波数が必要です。モデルには引数も指定する必要があります。

デモの出力#

アプリケーションは、クリーンなウェーブを出力 WAV ファイルに出力します。デモレポート

  • レイテンシー: 入力データの処理に必要な合計処理時間 (データの読み取りから結果の表示まで)。

関連情報#