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torch-log-wmse

torch-log-wmse é um projeto de música com IA de código aberto de crlandsc (crlandsc/torch-log-wmse no GitHub). Tem 50 estrelas no GitHub e 1 forks, é publicado sob a licença Apache-2.0 e foi atualizado pela última vez no GitHub em 1 de setembro de 2026.

An audio quality metric and loss for training cleaner models.

💎 Joia escondida★ 50 estrelas⑂ 1 forksApache-2.0atualizado set 2026
▦ visual: o README deste projeto não inclui nenhuma captura incorporável,
então aqui vai um marcador. O guia abaixo está completo mesmo assim.
// dados do projeto

Dados do projeto

Estrelas no GitHub
50
Forks
1
Licença
Apache-2.0
Última atualização no GitHub
1 de setembro de 2026
Tipo de ficha
Joia escondida: uma página mais breve para um projeto menos conhecido
Site oficial
GitHub
// como funciona

Como funciona

  1. Install the package

    Add it to your training environment.

  2. Import logWMSE

    Use it as a loss or metric.

  3. Handle silence targets

    Configure digital-silence behavior.

  4. Train and evaluate

    Optimize your audio model with it.

// recursos

Por que as pessoas gostam tanto

logWMSE metric

Audio quality measurement in PyTorch.

Loss function

Train directly against it.

Silence targets

Handles digital silence correctly.

Denoising ready

Built for enhancement tasks.

Separation support

Works for source-separation training.

Apache-2.0

Free for research and products.

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// execute você mesmo

Execute você mesmo

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and enter the folder.

    git clone https://github.com/crlandsc/torch-log-wmse.git
    cd torch-log-wmse
  2. Step 2 — Install it

    Install the Python package.

    pip install -e .
  3. Step 3 — Use in training

    Import logWMSE in your loop.

    python -c "import torch_log_wmse; print(torch_log_wmse.__file__)"
// casos de uso

O que você pode criar

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// perguntas frequentes

Perguntas frequentes

What is torch-log-wmse?

logWMSE, an audio quality metric and loss function for PyTorch, at crlandsc/torch-log-wmse.

What is it for?

Training and evaluating audio models like denoisers and separators.

What are digital-silence targets?

Training targets where the correct output is silence; the metric handles them properly.

Is it free?

Yes. Apache-2.0 licensed.

Who should use it?

Audio ML researchers and engineers training enhancement models.

// continue explorando

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