C语言实现的AI声源分离器：实时单声道音频处理

资源摘要信息:"基于全卷积神经网络的实时单声道声源分离在时频域上运行_C 语言编写的 AI 源分离器，运行由 Deezer 训练的 U-Net" 知识点详细说明： 1. 全卷积神经网络（FCN）：全卷积神经网络是一种深度学习架构，主要用于图像识别和分割任务。它的核心思想是去掉传统卷积神经网络（CNN）中的全连接层，使得网络能够处理任意尺寸的输入数据。在声源分离任务中，使用全卷积神经网络可以有效地提取音频信号中的特征，并分离出不同的声源。 2. 实时单声道声源分离：实时声源分离是指在不需要对整个音频文件进行预先处理的情况下，实时地将音频信号中的各个声源分离开来。单声道声源分离通常比立体声声源分离简单，但是它在实时性、效率和准确性方面提出了更高的要求。 3. 时频域：时频域是指将音频信号从时域转换到频域的过程，这通常通过傅里叶变换来实现。在时频域上运行的声源分离算法可以同时关注信号的时间特性和频率特性，提高分离效果。例如，短时傅里叶变换（STFT）是将音频信号分割成小段，然后对每一段进行傅里叶变换。 4. C 语言编写的 AI 源分离器：这个软件使用C语言编写，说明了其对性能优化的需求。C语言是一种高效的编程语言，适合开发需要高性能计算的应用程序，如实时音频处理。 5. Deezer 训练的 U-Net 模型：U-Net是一种用于图像分割的卷积神经网络架构，由于其对称的“U”型结构，常用于处理具有空间结构的数据。在这个场景下，Deezer 公司使用 U-Net 进行了训练，使其能够用于音频数据的时频域分离。 6. 鼓、贝司、伴奏和人声/语音分离：这是对分离后的音频成分的描述。软件能够将输入的单声道音频分离成鼓声、贝司声、伴奏声和人声或语音，这对于音乐制作、语音识别和提取等多种应用都非常有用。 7. 先决条件：提到了几个软件和库的要求。Visual Studio 2019 是微软推出的集成开发环境，用于C++等语言的开发。英特尔 MKL（Math Kernel Library）库提供了优化的数学运算函数，对性能有显著提升。JUCE 6.x 是一个跨平台的C++框架，用于音频软件开发。 8. 就地提取 model.7z：这表明了软件包中包含了一个压缩文件，需要解压缩后才能使用。model.7z 可能包含了用于声源分离的预训练模型数据。 9. 人工智能（AI）、CNN、神经网络：这些词汇是人工智能领域中常见的概念。CNN（卷积神经网络）是深度学习中的一种重要模型，专门用于处理具有类似网格结构的数据（如图像）。神经网络是模拟人脑神经元工作方式的数学模型，是深度学习的基础。 10. 源码软件：指的是这个软件是开源的，意味着用户可以查看、修改和分发源代码。这通常是为了允许社区贡献、透明度以及自定义软件功能。 通过这些知识点的解释，可以看出这个项目涉及深度学习、音频处理、性能优化以及开放源代码的多个方面。开发者可以通过以上知识点对该软件的设计、功能、运行环境和开发背景有一个全面的认识。