# madhavmk/Noise2Noise-audio\_denoising\_without\_clean\_training\_data

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madhavmk/Noise2Noise-audio\_denoising\_without\_clean\_training\_data, dépôt open source à 213 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters.

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [madhavmk](https://repo.masters-masters.com/owners/madhavmk) |
| Étoiles | 213 |
| Forks | 42 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | MIT |
| Création | 2021 |
| Sujets | speech-denoising, audio-denoising, speech-enhancement, audio-enhancement, noise-reduction, noise-removal, noise2noise, deep-learning, autoencoder, data-collection |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [madhavmk/Noise2Noise-audio\_denoising\_without\_clean\_training\_data](https://github.com/madhavmk/Noise2Noise-audio_denoising_without_clean_training_data) |

## Fiche du dépôt

Source code for the paper titled "Speech Denoising without Clean Training Data: a Noise2Noise Approach". Paper accepted at the INTERSPEECH 2021 conference. This paper tackles the problem of the heavy dependence of clean speech data required by deep learning based audio denoising methods by showing…

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.