基于DTLC-AEC與DTLN的輕量級實時語音降噪系統設計與實現
1. 引言
在當今的實時通信應用中，語音質量是影響用戶體驗的關鍵因素之一。環境噪聲和回聲會嚴重降低語音清晰度，特別是在移動設備和嵌入式系統上。本文將詳細介紹如何將兩種先進的開源模型——DTLC-AEC（深度學習回聲消除）和DTLN（深度學習時域降噪）相結合，并通過量化剪枝技術優化，使其總大小不超過2MB，適用于資源受限的實時通信場景。
2. 系統架構概述
我們的系統采用雙模型級聯架構，首先由DTLC-AEC處理回聲消除，然后由DTLN進行環境噪聲抑制。這種順序處理方式符合聲學信號處理的基本流程，能夠有效解決通信中的主要干擾問題。
class DualModelDenoiser:def __init__(self, aec_model_path
