{"id":324024,"date":"2021-05-31T09:00:07","date_gmt":"2021-05-31T09:00:07","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=324024"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=324024","title":{"rendered":"\u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c \u0432 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 OpenVINO"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0448\u0443\u043c\u043e\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438 (Speech Denoising) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/256857\/\"><u>\u0440\u0430\u0437<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/407161\/\"><u>\u0434\u0432\u0430<\/u><\/a>), \u043d\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/289\/cb4\/793\/289cb47938a0cd58506c3c79f4b2b5ab.png\" alt=\"\u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c\" title=\"\u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c\" width=\"400\" height=\"320\"><figcaption>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0448\u0443\u043c\u043e\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 OpenVINO \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c <a href=\"http:\/\/www.itlab.unn.ru\/\"><u>ITlab<\/u><\/a> \u2013 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e-\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u041b\u043e\u0431\u0430\u0447\u0435\u0432\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Intel. \u0421\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e 2 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430, \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0438 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044f\u0442\u0441\u044f. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0412\u0438\u0445\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0418\u0432\u0430\u043d\u0430, \u0420\u0443\u0441\u0442\u0430\u043c\u043e\u0432\u0430 \u0410\u0437\u0435\u0440\u0430, \u0417\u0430\u0439\u0446\u0435\u0432\u043e\u0439 \u041a\u0441\u0435\u043d\u0438\u0438, \u041a\u0438\u043c\u0430 \u041d\u0438\u043a\u0438\u0442\u044b, \u0411\u0443\u0440\u0434\u0443\u043a\u043e\u0432\u0430 \u041c\u0438\u0445\u0430\u0438\u043b\u0430,&nbsp; \u0424\u0438\u043b\u0430\u0442\u043e\u0432\u0430 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0432\u0443\u043a \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e. \u0420\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0441\u0435\u043d\u0434\u0436\u0435\u0440\u044b. \u041a\u0430\u043a \u0431\u044b \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u043b\u043e, \u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433, \u0434\u0430 \u0438 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0438\u0437\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u043b\u044b\u0448\u0438\u043c \u0432\u0441\u0451 &#8212; \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043a\u0443\u043b\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0434\u0440\u0435\u043b\u044c\u044e \u043d\u0430\u0434\u043e\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0430 (\u0448\u0443\u043c \u0434\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0443 \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430).<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u044f \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d \u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0438\u0432\u0430\u044f \u0432\u0441\u044e \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0438\u0437\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438? \u041d\u0430\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0449\u0451 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0430. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/682\/5a1\/4b6\/6825a14b645bd86b3543db1fd41513b8.png\" alt=\"Lizemijn Libgott \/ Vice.com\" title=\"Lizemijn Libgott \/ Vice.com\" width=\"666\" height=\"444\"><figcaption>Lizemijn Libgott \/ Vice.com<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d, \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u043a \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u044b (\u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c) \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0430 8kHz, \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 8000 \u0440\u0430\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u0443 (\u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c) \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 44.1 \u0438\u043b\u0438 48kHz.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c31\/14e\/f80\/c3114ef80020dd6add3e7bd76a7cdeaa.png\" alt=\"\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 3 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 120 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c. \" title=\"\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 3 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 120 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c. \" width=\"333\" height=\"220\"><figcaption>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 3 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 120 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c. <\/figcaption><\/figure>\n<p><em> <\/em><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 Python \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a soundfile \u0438 sounddevice.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import sounddevice as sd import soundfile as sf  path_wav = 'test_wav.wav' data, fs = sf.read(path_wav) sd.play(data, fs) status = sd.wait()<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e &#8212; \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/itlab-vision\/openvino-speech-denoising\/blob\/python-sound-sample\/python-sound-sample\/record.py\">record.py<\/a>.<\/p>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d, \u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u043e\u043b\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435. \u0422\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0430\u0440\u043c\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043e\u0438\u0434\u0443 \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u0430 \u0432\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0430\u043d \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d). \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460445\/\">\u00ab\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432\u00bb<\/a>.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/107\/ee9\/34e\/107ee934e325f9f1af8812cfab37efbb.png\" alt=\"\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 - \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043b\u043d \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 nuancesprog.ru\" title=\"\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 - \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043b\u043d \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 nuancesprog.ru\" width=\"540\" height=\"378\"><figcaption>\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 &#8212; \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043b\u043d \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 nuancesprog.ru<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0443, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u0432 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u2014 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440. \u0421\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u2014 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%BC%D0%BE%D1%89%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8\"> <\/a>\u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u044b \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430\u0445. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u0443 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u0451\u043f\u043b\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043d\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/5b5\/c93\/36b\/5b5c9336bb47f60115fb796d910ce0f2.png\" alt=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  Numpy.\" title=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  Numpy.\" width=\"800\" height=\"490\"><figcaption>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  Numpy.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 Numpy.&nbsp;\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/itlab-vision\/open_model_zoo\/blob\/speech-denoising-demo\/demos\/python_demos\/speech_denoising_demo\/features.py\">features.py<\/a>:&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def calcSpec(y, params, channel=None):      \"\"\"compute complex spectrum from audio file\"\"\"      fs = int(params[\"fs\"]) # \u041a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0430, \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438      # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 16000 - \u043d\u0430\u0448 wav \u0444\u0430\u0439\u043b \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 16 \u043a\u0413\u0446     if channel is not None and (len(y.shape)&gt;1):      # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 (\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u043e) - \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b          sig = sig[:,channel]      # STFT parameters      N_win = int(float(params[\"winlen\"])*fs) # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 320      if 'nfft' in params:          N_fft = int(params['nfft'])      else:          N_fft = int(float(params['winlen'])*fs) # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435          # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 320      N_hop = int(N_win * float(params[\"hopfrac\"])) # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u0440\u044b\u0436\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435      # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 160      win = np.sqrt(np.hanning(N_win)) # \u041e\u043a\u043d\u043e \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430        Y = stft(y, N_fft, win, N_hop)      return Y <\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Stft \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b (\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 calcSpec) \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435, \u0432\u0437\u044f\u0442\u0430\u044f \u0438\u0437 Numpy \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def stft(x, N_fft, win, N_hop, nodelay=True):      \"\"\"      short-time Fourier transform      x - \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b      N_fft - \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435      win - \u041e\u043a\u043d\u043e \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      N_hop - \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u044b\u0436\u043a\u0430     nodelay - \u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 (\u0412 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f)      \"\"\"      # get lengths      if x.ndim == 1:          x = x[:,np.newaxis] # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0441\u044c      Nx = x.shape[0] # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 160000)      M = x.shape[1] # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 1)      specsize = int(N_fft\/2+1)      N_win = len(win) # \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      N_frames = int(np.ceil( (Nx+N_win-N_hop)\/N_hop )) # \u041d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432      Nx = N_frames*N_hop # padded length      x = np.vstack([x, np.zeros((Nx-len(x),M))])        # init      X_spec = np.zeros((specsize,N_frames,M), dtype=complex) # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0443\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439      win_M = np.outer(win,np.ones((1,M))) # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u043e\u043a\u043d\u0443 \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      x_frame = np.zeros((N_win,M)) # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0443\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 (\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432)      for nn in range(0,N_frames):          idx = int(nn*N_hop)          x_frame = np.vstack((x_frame[N_hop:,:], x[idx:idx+N_hop,:])) # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 N_hop          x_win = win_M * x_frame          X = np.fft.rfft(x_win, N_fft, axis=0) # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u044b\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c - \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u0430, \u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u0430\u044f - \u0444\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433          X_spec[:,nn,:] = X # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443        if nodelay:          delay = int(N_win\/N_hop - 1)          X_spec = X_spec[:,delay:,:] # \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430        if M==1:          X_spec = np.squeeze(X_spec) # \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u043d\u044e\u044e \u043e\u0441\u044c        return X_spec<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f calcFeat, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044f \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0435. \u0413\u043e\u043b\u043e\u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 85-3000\u0413\u0446, \u0430 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 16\u043a\u0413\u0446 \u2014 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u043a \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435, \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u201c\u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u201d \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438 \u201c\u043f\u043e\u0434\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c\u201d \u043d\u0435\u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def calcFeat(Spec, cfg):      \"\"\"compute spectral features\"\"\"      if cfg['feattype'] == \"MagSpec\":          inpFeat = np.abs(Spec)      elif cfg['feattype'] == \"LogPow\":          pmin = 10**(-12)          powSpec = np.abs(Spec)**2 # \u0412\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442          inpFeat = np.log10(np.maximum(powSpec, pmin)) # \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439      else:          ValueError('Feature not implemented.')        return inpFeat <\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0448\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430.&nbsp;\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430 (\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438) \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437-\u0424\u0443\u0440\u044c\u0435, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 calcSpec, \u0432 \u0437\u0432\u0443\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Spec2sig. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f istft (\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def spec2sig(Spec, params):     \"\"\"\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0432 \u0437\u0432\u0443\u043a\"\"\"     # \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438     fs = int(params[\"fs\"])     # \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430      N_win = int(float(params[\"winlen\"])*fs)      if 'nfft' in params:         N_fft = int(params['nfft'])     else:         # \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435         N_fft = int(float(params['winlen'])*fs)     #\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u043a\u043d\u0430     N_hop = int(N_win * float(params[\"hopfrac\"]))     # \u043e\u043a\u043d\u043e \u0425\u0435\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430     win = np.sqrt(np.hanning(N_win))     # \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435     x = istft(Spec, N_fft, win, N_hop)     return x<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 istft \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0438\u0437 Numpy.&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def istft(X, N_fft, win, N_hop):     # get lengths     specsize = X.shape[0] # \u0421\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430     N_frames = X.shape[1] #  \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432     if X.ndim &lt; 3:         X = X[:,:,np.newaxis] # \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043e 3     M = X.shape[2] # \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432     N_win = len(win) # \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0445\u0435\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430     Nx = N_hop*(N_frames - 1) + N_win      # \u0423\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b win \u0438 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 1,M     win_M = np.outer(win,np.ones((1, M)))      x = np.zeros((Nx,M))  # \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430 Nx,M \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0430          for nn in range(0, N_frames):         X_frame = np.squeeze(X[:,nn,:]) # \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0443          # \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u0440\u044c\u0435 \u0434\u043b\u044f X_frame ,N_fft         x_win = np.fft.irfft(X_frame, N_fft, axis=0)                  x_win = x_win.reshape(N_fft,M) # \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440          # \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u043a\u043d\u043e \u0445\u0435\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430          x_win = win_M * x_win[0:N_win,:]          # \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430         idx1 = int(nn*N_hop); idx2 = int(idx1+N_win)         x[idx1:idx2,:] = x_win + x[idx1:idx2,:]           if M == 1:         x = np.squeeze(x) # \u0423\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b \u043e\u0434\u0438\u043d           return x<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b, \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0443\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0443\u043c\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0436\u0434\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0443\u043c\u044b.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/303\/090\/694\/303090694723c2b140a2daab2e2c62a1.png\" alt=\"\u0420\u0435\u0447\u044c \u0434\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430\" title=\"\u0420\u0435\u0447\u044c \u0434\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430\" width=\"640\" height=\"480\"><figcaption>\u0420\u0435\u0447\u044c \u0434\u043e \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u201c\u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c\u201d \u0437\u0432\u0443\u043a, \u043a \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0448\u0443\u043c\u044b. \u041d\u043e \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0448\u0443\u043c\u043e\u0432 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0431\u0430\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041e\u0442\u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0448\u0443\u043c \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430\u0445, \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0447\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u043d\u0435\u0442, \u043e\u0442 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0435\u0449\u0435 \u0434\u043e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0443\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0447 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0443\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448 \u0431\u0435\u0437 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0412 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u043c \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0448\u0443\u043c\u043e\u0432. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044f \u0432\u0441\u0451 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0434\u044b \u0448\u0443\u043c\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e NSNet2. \u042d\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/microsoft\/DNS-Challenge\"><u>Deep Noise Suppression Challenge<\/u><\/a>, \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Microsoft. \u0426\u0435\u043b\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0438 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u043e\u0442 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u044f \u0441 ReLU, \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 GRU (Gated Recurrent Unit) \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432 (FF, feed forward) \u0441 ReLU \u0438 sigmoid \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ff4\/5ac\/55e\/ff45ac55e13c620a20fc89597e405392.png\" width=\"1178\" height=\"582\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439. \u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0438\u0445\u043e, \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043d\u0430\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u043e\u0439, \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043e\u0442 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443. \u0414\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0439, \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u044b \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u043e \u043a \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2008.06412.pdf\">Data augmentation and loss normalization for deep noise suppression<\/a>. \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0448\u0443\u043c\u0430.<\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 OpenVINO<\/h3>\n<p>\u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 OpenVINO (Open Visual Inference &amp; Neural Network Optimization) &#8212; \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Intel. \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, OpenVINO &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u043c \u0436\u0435\u043b\u0435\u0437\u0435, \u0432 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0435 OpenVINO \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c Model Optimizer.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ee3\/b28\/f83\/ee3b28f832e1ee3a65aa974e44ca1278.png\" alt=\"\u041c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432 OpenVINO \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 CPU, \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 iGPU \u0438\u043b\u0438 dGPU, \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 FPGA\" title=\"\u041c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432 OpenVINO \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 CPU, \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 iGPU \u0438\u043b\u0438 dGPU, \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 FPGA\" width=\"1430\" height=\"636\"><figcaption>\u041c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0435, \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432 OpenVINO \u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 CPU, \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 iGPU \u0438\u043b\u0438 dGPU, \u0445\u043e\u0442\u044c \u043d\u0430 FPGA<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041f\u043e \u0444\u0430\u043a\u0442\u0443, Model Optimizer &#8212; \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 python-\u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043a \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 IR (Intermediate Representation). \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 OpenVINO \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c\u044e, \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0432\u0437\u044f\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Model Optimizer \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u043a, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0441\u043b\u043e\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/715\/402\/f97\/715402f97962f5fffc1c0da64b74b39b.png\" width=\"1309\" height=\"622\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0441 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c API, \u0432 Model Optimizer \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0435\u0433\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u0435\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432 IR-\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0437 Open Model Zoo \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. Open Model Zoo \u2013 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0449\u0438\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 OpenVINO. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 OpenVINO.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 Open Model Zoo, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c Model Optimizer \u0438 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u043c <em>converter.py<\/em>. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0437\u043e\u043e\u043f\u0430\u0440\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.&nbsp;<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n<pre><code>python converter.py --name &lt;\u0438\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438&gt; --download_dir &lt;\u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c&gt;   <\/code><\/pre>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 <em>mo.py<\/em><strong> <\/strong>\u0441 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438:  <\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python mo.py --input_model &lt;\u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438&gt; --output_dir &lt;\u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c&gt; --input_shape &lt;\u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438&gt;  <\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 ONNX \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 OpenVINO (\u0432 Windows) \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python mo.py --input_model &lt;\u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c\u044e&gt;\\nsnet2-20ms-baseline.onnx -output_dir &lt;\u043f\u0443\u0442\u044c \u0434\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c&gt; --input_shape [1, 1000, 161]   <\/code><\/pre>\n<p>\u0433\u0434\u0435 1 &#8212; \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, 1000 &#8212; \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432, 161 &#8212; \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430. \u0412\u0435\u0441\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python mo.py --help<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 <em>converter.py<\/em> \u043e\u0442 <em>mo.py<\/em> \u043b\u0438\u0448\u044c \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e <em>converter.py<\/em> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 Open Model Zoo \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0445 \u0432 <em>mo.py <\/em> <\/p>\n<hr>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u043e \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0430 \u0448\u0443\u043c\u043e\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0441\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440 \u043d\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0442\u044c \u0437\u0432\u0443\u043a \u043e\u0442 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0448\u0443\u043c\u043e\u0432. \u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u0438 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u043e\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0448\u0443\u043c\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u201c\u0434\u043e\u043c\u0430\u0448\u043d\u0438\u0445\u201d \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/intel\/blog\/558224\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/intel\/blog\/558224\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0448\u0443\u043c\u043e\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438 (Speech Denoising) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0437\u0430\u0434 (<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/256857\/\"><u>\u0440\u0430\u0437<\/u><\/a>, <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/407161\/\"><u>\u0434\u0432\u0430<\/u><\/a>), \u043d\u043e \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>\u041a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0448\u0443\u043c\u043e\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 OpenVINO \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0440\u0443\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c <a href=\"http:\/\/www.itlab.unn.ru\/\"><u>ITlab<\/u><\/a> \u2013 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e-\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0423\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u041b\u043e\u0431\u0430\u0447\u0435\u0432\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 Intel. \u0421\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e 2 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430, \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0438 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044f\u0442\u0441\u044f. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0412\u0438\u0445\u0440\u0435\u0432\u0430 \u0418\u0432\u0430\u043d\u0430, \u0420\u0443\u0441\u0442\u0430\u043c\u043e\u0432\u0430 \u0410\u0437\u0435\u0440\u0430, \u0417\u0430\u0439\u0446\u0435\u0432\u043e\u0439 \u041a\u0441\u0435\u043d\u0438\u0438, \u041a\u0438\u043c\u0430 \u041d\u0438\u043a\u0438\u0442\u044b, \u0411\u0443\u0440\u0434\u0443\u043a\u043e\u0432\u0430 \u041c\u0438\u0445\u0430\u0438\u043b\u0430,&nbsp; \u0424\u0438\u043b\u0430\u0442\u043e\u0432\u0430 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0432\u0443\u043a \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435<\/h3>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0438\u0442 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0443\u0436\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0434\u0430\u0432\u043d\u043e, \u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e. \u0420\u0430\u0437\u0433\u043e\u0432\u0430\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b \u0432\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0441\u0435\u043d\u0434\u0436\u0435\u0440\u044b. \u041a\u0430\u043a \u0431\u044b \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u043b\u043e, \u043d\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0434\u0435\u043d\u0435\u0433, \u0434\u0430 \u0438 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0438\u0437\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e, \u0438 \u043c\u044b \u0441\u043b\u044b\u0448\u0438\u043c \u0432\u0441\u0451 &#8212; \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043a\u0443\u043b\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0434\u0440\u0435\u043b\u044c\u044e \u043d\u0430\u0434\u043e\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0430 (\u0448\u0443\u043c \u0434\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0443 \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430).<\/p>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u044f \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d \u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0431\u0438\u0432\u0430\u044f \u0432\u0441\u044e \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0438\u0437\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438? \u041d\u0430\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u043c \u043b\u044e\u0434\u0438 \u0434\u0443\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0435\u0449\u0451 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e \u0432\u0435\u043a\u0430. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>Lizemijn Libgott \/ Vice.com<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d, \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u043a \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0432 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u0447\u0435\u0433\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u0438\u0437 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u044b (\u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c) \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0427\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0430 8kHz, \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 8000 \u0440\u0430\u0437 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0435\u043c \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u0443 (\u0433\u0440\u043e\u043c\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c) \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 44.1 \u0438\u043b\u0438 48kHz.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"\"><figcaption>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 3 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b \u0437\u0432\u0443\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 120 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0436\u0430\u0442\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0437\u0430\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043f\u043e\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c. <\/figcaption><\/figure>\n<p><em> <\/em><\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 Python \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a soundfile \u0438 sounddevice.  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import sounddevice as sd import soundfile as sf  path_wav = 'test_wav.wav' data, fs = sf.read(path_wav) sd.play(data, fs) status = sd.wait()<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u043e\u043d\u0430 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e &#8212; \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/itlab-vision\/openvino-speech-denoising\/blob\/python-sound-sample\/python-sound-sample\/record.py\">record.py<\/a>.<\/p>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u043e\u0439 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043b\u043d, \u0438 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u043e\u043b\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0435. \u0422\u0435\u043e\u0440\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438, \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0437\u0432\u0443\u043a \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0430\u0440\u043c\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u043d\u0443\u0441\u043e\u0438\u0434\u0443 \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u0430 \u0432\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u0442\u0430\u043d \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d). \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/460445\/\">\u00ab\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432\u00bb<\/a>.&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0430 \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 &#8212; \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u043e\u043b\u043d \u0432 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0421\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 nuancesprog.ru<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0443, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0448\u0443\u043c\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u0432 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u2014 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440. \u0421\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u2014 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c<a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%A1%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%BC%D0%BE%D1%89%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8\"> <\/a>\u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u044b \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430\u0445. \u041e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u0443 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u0430, \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u0451\u043f\u043b\u044b\u0435 \u0442\u043e\u043d\u0430 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430, \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438  Numpy.<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 Numpy.&nbsp;\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0435. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/itlab-vision\/open_model_zoo\/blob\/speech-denoising-demo\/demos\/python_demos\/speech_denoising_demo\/features.py\">features.py<\/a>:&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def calcSpec(y, params, channel=None):      \"\"\"compute complex spectrum from audio file\"\"\"      fs = int(params[\"fs\"]) # \u041a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0430\u043d\u0442\u0430, \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0434\u0438\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438      # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0440\u0430\u0432\u043d\u0430 16000 - \u043d\u0430\u0448 wav \u0444\u0430\u0439\u043b \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0441 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 16 \u043a\u0413\u0446     if channel is not None and (len(y.shape)&gt;1):      # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0430 (\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u043e) - \u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b          sig = sig[:,channel]      # STFT parameters      N_win = int(float(params[\"winlen\"])*fs) # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 320      if 'nfft' in params:          N_fft = int(params['nfft'])      else:          N_fft = int(float(params['winlen'])*fs) # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u044b \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435          # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 320      N_hop = int(N_win * float(params[\"hopfrac\"])) # \u0420\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442 \u043f\u0440\u044b\u0436\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435      # \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 160      win = np.sqrt(np.hanning(N_win)) # \u041e\u043a\u043d\u043e \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430        Y = stft(y, N_fft, win, N_hop)      return Y <\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Stft \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435. \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b (\u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 calcSpec) \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435, \u0432\u0437\u044f\u0442\u0430\u044f \u0438\u0437 Numpy \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def stft(x, N_fft, win, N_hop, nodelay=True):      \"\"\"      short-time Fourier transform      x - \u0412\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b      N_fft - \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435      win - \u041e\u043a\u043d\u043e \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      N_hop - \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u044b\u0436\u043a\u0430     nodelay - \u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 (\u0412 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f)      \"\"\"      # get lengths      if x.ndim == 1:          x = x[:,np.newaxis] # \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0430\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0442\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0441\u044c      Nx = x.shape[0] # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 160000)      M = x.shape[1] # \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0432\u043e \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 1)      specsize = int(N_fft\/2+1)      N_win = len(win) # \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      N_frames = int(np.ceil( (Nx+N_win-N_hop)\/N_hop )) # \u041d\u0430 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432      Nx = N_frames*N_hop # padded length      x = np.vstack([x, np.zeros((Nx-len(x),M))])        # init      X_spec = np.zeros((specsize,N_frames,M), dtype=complex) # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0443\u043b\u044f\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439      win_M = np.outer(win,np.ones((1,M))) # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0440\u0430\u0432\u0435\u043d \u043e\u043a\u043d\u0443 \u0425\u044d\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430      x_frame = np.zeros((N_win,M)) # \u0417\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0443\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 (\u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0432\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432)      for nn in range(0,N_frames):          idx = int(nn*N_hop)          x_frame = np.vstack((x_frame[N_hop:,:], x[idx:idx+N_hop,:])) # \u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0441\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 N_hop          x_win = win_M * x_frame          X = np.fft.rfft(x_win, N_fft, axis=0) # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u044b\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c - \u0430\u043c\u043f\u043b\u0438\u0442\u0443\u0434\u0430, \u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043b\u0435\u043a\u0441\u043d\u0430\u044f - \u0444\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433          X_spec[:,nn,:] = X # \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0432 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443        if nodelay:          delay = int(N_win\/N_hop - 1)          X_spec = X_spec[:,delay:,:] # \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430        if M==1:          X_spec = np.squeeze(X_spec) # \u0423\u0434\u0430\u043b\u044f\u0435\u043c \u043b\u0438\u0448\u043d\u044e\u044e \u043e\u0441\u044c        return X_spec<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f calcFeat, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u044f \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438 \u0441\u0436\u0438\u043c\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0435. \u0413\u043e\u043b\u043e\u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 85-3000\u0413\u0446, \u0430 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 16\u043a\u0413\u0446 \u2014 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043e\u043a \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435, \u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u201c\u0440\u0430\u0441\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u201d \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u044b \u0438 \u201c\u043f\u043e\u0434\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c\u201d \u043d\u0435\u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0435  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def calcFeat(Spec, cfg):      \"\"\"compute spectral features\"\"\"      if cfg['feattype'] == \"MagSpec\":          inpFeat = np.abs(Spec)      elif cfg['feattype'] == \"LogPow\":          pmin = 10**(-12)          powSpec = np.abs(Spec)**2 # \u0412\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432\u043e\u0437\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442          inpFeat = np.log10(np.maximum(powSpec, pmin)) # \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043d\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439      else:          ValueError('Feature not implemented.')        return inpFeat <\/code><\/pre>\n<p>\u041d\u0430\u0448\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430.&nbsp;\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430 (\u0432\u044b\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438) \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437-\u0424\u0443\u0440\u044c\u0435, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 calcSpec, \u0432 \u0437\u0432\u0443\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f Spec2sig. \u0412 \u043d\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f istft (\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435).<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def spec2sig(Spec, params):     \"\"\"\u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0432 \u0437\u0432\u0443\u043a\"\"\"     # \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438     fs = int(params[\"fs\"])     # \u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430      N_win = int(float(params[\"winlen\"])*fs)      if 'nfft' in params:         N_fft = int(params['nfft'])     else:         # \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435         N_fft = int(float(params['winlen'])*fs)     #\u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u043a\u043d\u0430     N_hop = int(N_win * float(params[\"hopfrac\"]))     # \u043e\u043a\u043d\u043e \u0425\u0435\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430     win = np.sqrt(np.hanning(N_win))     # \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435     x = istft(Spec, N_fft, win, N_hop)     return x<\/code><\/pre>\n<p>\u0412 istft \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0424\u0443\u0440\u044c\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0439 \u0438\u0437 Numpy.&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def istft(X, N_fft, win, N_hop):     # get lengths     specsize = X.shape[0] # \u0421\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430     N_frames = X.shape[1] #  \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u0430\u0434\u0440\u043e\u0432     if X.ndim &lt; 3:         X = X[:,:,np.newaxis] # \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0434\u043e 3     M = X.shape[2] # \u043a\u043e\u043b-\u0432\u043e \u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432     N_win = len(win) # \u0434\u043b\u0438\u043d\u0430 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0445\u0435\u043d\u043d\u0438\u043d\u0433\u0430     Nx = N_hop*(N_frames - 1) + N_win      # \u0423\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b win \u0438 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044b \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 1,M     win_M = np.outer(win,np.ones((1, M)))      x = np.zeros((Nx,M))  # \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430<\/code><\/pre>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-324024","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/324024","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=324024"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/324024\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=324024"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=324024"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=324024"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}