J
Joost
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Moin,
ich bin mir nicht so sicher, ob dies in diesen Forumskanal gehört, aber mich würde mal interessieren, ob einer von Euch sich schon mit folgendem GitHub Projekt beschäftigt hat:
Im Prinzip ist das nichts Anderes, als das Spectral Repair Feature in Izotope RX Advanced. Es ist ein Python Projekt, mit dem man fehlende Infos in einem Wave Signal per Machine Learning hineinrechnen kann (Upsampling), um vom Frequenzband verhunzte Aufnahmen aufzuhübschen. Das Projekt ist wohl aus einer Universitätsarbeit entstanden und hat eine MIT Lizenz (also offen).
Das auf GitHub angebotene beinhaltet einen Link auf RAW Daten, mit welchen man das ML Modell trainieren kann. Leider gibt es kein PreTrainedModel, es bedeutet also Arbeit, wenn man das für sich nutzen möchte.
ich bin mir nicht so sicher, ob dies in diesen Forumskanal gehört, aber mich würde mal interessieren, ob einer von Euch sich schon mit folgendem GitHub Projekt beschäftigt hat:
Audio Super Resolution
Using deep convolutional neural networks to upsample audio signals such as speech or music.
kuleshov.github.io
Im Prinzip ist das nichts Anderes, als das Spectral Repair Feature in Izotope RX Advanced. Es ist ein Python Projekt, mit dem man fehlende Infos in einem Wave Signal per Machine Learning hineinrechnen kann (Upsampling), um vom Frequenzband verhunzte Aufnahmen aufzuhübschen. Das Projekt ist wohl aus einer Universitätsarbeit entstanden und hat eine MIT Lizenz (also offen).
Das auf GitHub angebotene beinhaltet einen Link auf RAW Daten, mit welchen man das ML Modell trainieren kann. Leider gibt es kein PreTrainedModel, es bedeutet also Arbeit, wenn man das für sich nutzen möchte.