采用神经网络模型DC-Unet对语音信号进行降噪处理

能问下这个过程具体是怎么实现的，做一个案例，最好能设计一个程序并且说明一下

DC-Unet 结合了深度复数网络和 Unet 的优点来处理复数值谱图， 利用复数信息在极坐标系下估计语音的幅值和相位。 该方法是通过许多卷积来提取上下文信息，从而导致较大的模型和复杂度。

语音降噪模型归纳汇总 - 知乎 从事语音降噪增强算法开发多年了，上学期间和入行的前段都是做传统信号处理算法。19年以后基于深度学习的语音降噪模型凭借其优秀的处理效果，一时风头无两，似乎每个人都开始走上了模型降噪的路子。 特别是从2020… https://zhuanlan.zhihu.com/p/431275459

【论文笔记之 Conv-TasNet】Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation_浩哥依然的博客-CSDN博客 本文对 Yi Luo 于 2019 年在 IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 上发表的论文进行简单地翻译。如有表述不当之处欢迎批评指正。欢迎任何形式的转载，但请务必注明出处。 https://blog.csdn.net/wjrenxinlei/article/details/107018571?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163651850816780265422153%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=163651850816780265422153&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-2-107018571.pc_search_result_control_group&utm_term=Conv-TasNet&spm=1018.2226.3001.4187

GitHub - chanil1218/DCUnet.pytorch: Phase-Aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net Phase-Aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net - GitHub - chanil1218/DCUnet.pytorch: Phase-Aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net https://github.com/chanil1218/DCUnet.pytorch