gtcrn.axera

GTCRN Huggingface Inference Demo

本项目提供了基于 Axera 平台的 GTCRN 语音降噪推理 demo。

• Python 示例
• C++ 示例

Convert tools links:

如需模型转换，可参考原仓库的 axmodel 导出方法： 如何从 ONNX 转换为 axmodel

• gtcrn convert (待上传)

支持平台

• AX650N
  • AX650N DEMO Board
• AX630C
  • AX620E DEMO Board

主要功能

• 语音降噪：支持多种语音降噪场景。

上板部署,以AX650N为例

• AX650N 的设备已预装 Ubuntu22.04
• 以 root 权限登陆 AX650N 的板卡设备
• 链接互联网，确保 AX650N 的设备能正常执行 apt install, pip install 等指令
• 已验证设备：AX650N DEMO Board

目录结构

.
|-- demo_gtcrn_ax.py           # 主推理 demo 脚本
|-- requirements.txt           # 依赖包列表
|-- models/                    # 模型文件
|   |-- gtcrn_630.axmodel
|   |-- gtcrn_650.axmodel
|-- test_wavs/                 # 测试音频文件夹

依赖环境

• Python 3.10上验证
• 依赖包见 requirements.txt
• 需要安装 axengine 推理库（如未安装，参考下方步骤）

快速开始

1. 安装依赖

# 安装 axengine（如未安装）
hf download AXERA-TECH/PyAXEngine --local-dir PyAXEngine
cd PyAXEngine
pip install axengine-0.1.3-py3-none-any.whl

# 安装项目依赖
cd ..
pip install -r requirements.txt

2. 运行推理 Demo

630C平台

python3 demo_gtcrn_ax.py --input test_wavs/mix.wav --output output_denoised_630.wav --model models/gtcrn_630.axmodel     

650平台

python3 demo_gtcrn_ax.py --input test_wavs/mix.wav --output output_denoised_650.wav --model models/gtcrn_650.axmodel 

参数说明：

3. 输出结果

• 生成的音频保存在 --output 指定的 wav 文件中。

4. Latency

参考

• gtcrn

技术支持

• Github issues
• QQ 群: 139953715