基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音降噪系统设计与实现
1. 引言
在当今的实时通信应用中，语音质量是影响用户体验的关键因素之一。环境噪声和回声会严重降低语音清晰度，特别是在移动设备和嵌入式系统上。本文将详细介绍如何将两种先进的开源模型——DTLC-AEC（深度学习回声消除）和DTLN（深度学习时域降噪）相结合，并通过量化剪枝技术优化，使其总大小不超过2MB，适用于资源受限的实时通信场景。
2. 系统架构概述
我们的系统采用双模型级联架构，首先由DTLC-AEC处理回声消除，然后由DTLN进行环境噪声抑制。这种顺序处理方式符合声学信号处理的基本流程，能够有效解决通信中的主要干扰问题。
class DualModelDenoiser:def __init__(self, aec_model_path
