speechbrain.nnet.loss.si_snr_loss 模块

# 作者

  • Szu-Wei, Fu 2021

  • Mirco Ravanelli 2020

  • Samuele Cornell 2020

  • Hwidong Na 2020

  • Yan Gao 2020

  • Titouan Parcollet 2020

摘要

函数

si_snr_loss

计算 si_snr 分数并返回其负值 (-1 * 分数)。

参考

speechbrain.nnet.loss.si_snr_loss.si_snr_loss(y_pred_batch, y_true_batch, lens, reduction='mean')[source]

计算 si_snr 分数并返回其负值 (-1 * 分数)。

此函数可用作基于 SGD 的更新训练的损失函数。

参数:

  • y_pred_batch (torch.Tensor) – 降质（增强后）的波形。

  • y_true_batch (torch.Tensor) – 干净（参考）波形。

  • lens (torch.Tensor) – 批次中波形的相对长度。

  • reduction (str) – 要使用的归约类型（“mean” 或 “batch”）。

返回类型:

计算出的 si_snr 损失。