用voicebank做TCN模型的训练，设置hop_length = 160 win_length = 400 n_fft = 512 feature_dim = 257。有什么依据吗

在使用TCN模型进行声音信号处理时，通常需要选择一些与数据集和任务相关的超参数。hop_length、win_length、n_fft和feature_dim都是这些超参数之一。

其中，hop_length是指每个窗口之间的跳跃长度，通常设置为窗口长度的一半。在语音信号处理中，这通常被设置为采样率的一半或者更少。例如，如果采样率为16kHz，则hop_length通常设置为160。

Win_length是指窗口的长度，通常设置为20ms-40ms左右。在语音信号处理中，通常将win_length设置为采样率的一部分，例如400-800个采样点。

n_fft是指短时傅里叶变换（STFT）中的傅里叶变换点数。通常设置为2的幂次方，以便进行快速傅里叶变换（FFT）。在语音信号处理中，通常将n_fft设置为512或1024。

Feature_dim是指STFT输出中每个时间步的特征维度数。通常将其设置为STFT输出的频率分辨率，通常为257。

这些超参数的选择可以根据特定任务和数据集进行微调。在使用Voicebank数据集进行TCN模型训练时，选择以上超参数的原因可能是因为它们已经被证明在类似的任务和数据集上有效。

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VoiceBank-DEMAND数据集官网

VoiceBank-DEMAND数据集的官方网站是由爱丁堡大学语音实验室维护的，网址为：

http://datashare.is.ed.ac.uk/handle/10283/1942

您可以在该网站上了解数据集的详细信息，并进行下载。同时，该网站还提供了数据集的一些基本统计信息，如说话人数量、录音时长、采样率等。