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felixfuyihui / Uformer

Uformer: A Unet based dilated complex & real dual-path conformer network for simultaneous speech enhancement and dereverberation
94 stars 16 forks source link

关于文章中参考模型参数量的问题 #1

Closed wangtianrui closed 2 years ago

wangtianrui commented 2 years ago

您好，我阅读了您的文章，想请教一个问题： UFormer文章中表1中的DCCRN的参数量是8.99M。但是DCCRN原文中的参数量是3.7M。我想请问一下您文章中DCCRN的参数配置是怎么样的。您文章中的DCCRN是否性能是优于DCCRN原文的（因为从结果来看DCCRN甚至超过了DCCRN+）。谢谢！

felixfuyihui commented 2 years ago

大佬好，久仰久仰 先回答后一个问题。因为dccrn+也是参赛模型，所以我用的是dccrn+提交比赛的结果（这个模型作者当时训练时候没有做去混所以指标可能差点）。dccrn是我用跟proposed一样的数据和训练策略训的，能去混，所以效果好。（这个好像我有提到） 第一个问题，我主要我是想让dccrn的参数量跟proposed的差不多，所以我把中间lstm节点数增加了的（256*3层）而且是blstm为了获得更好的效果。应该是这个原因导致参数量跟原论文比大了。

wangtianrui commented 2 years ago

明白了。能比提升一倍参数量的DCCRN好也证明了UFormer的有效性。非常感谢你细心的答复。