ModelScope是不是要将训练原本的声音和结果发您看看帮忙分析下?结果跑出来了,声音的效果还是有,但是听起来有背景杂音,听了每个原音都是正常的。换了个人的声音,结果也是一样。试着调高了train_steps,调到很高,效果也是一样。
根据您的描述,ModelScope在训练过程中可能没有正确地处理背景噪声。这可能是由于模型的预测结果与实际声音之间的差异导致的。为了解决这个问题,您可以尝试以下方法:
使用更复杂的模型:尝试使用更高级的模型,如深度神经网络(DNN)或循环神经网络(RNN),这些模型可能在处理复杂的声音信号方面表现更好。
数据增强:通过对训练数据进行预处理,如添加白噪声、混响等,可以提高模型对背景噪声的鲁棒性。
调整训练参数:尝试调整训练参数,如学习率、批次大小等,以找到最佳的训练效果。
使用预训练模型:如果可能的话,可以使用预训练的模型作为起点,然后在此基础上进行微调。这可以帮助模型更好地捕捉到声音信号中的有用信息。
检查代码实现:确保您的代码实现正确无误,特别是在处理声音信号的部分。您可以使用一些音频处理库,如librosa或pydub,来分析声音信号并找出潜在的问题。
模型库里有降噪模型,您看下能不能用。https://modelscope.cn/models?name=%E9%99%8D%E5%99%AA&page=1 ,此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”