dtln-rs

---

$3

dtln-rs, Node.js için yüksek performanslı bir ses gürültü bastırma kütüphanesidir ve Dual-Signal Transformation LSTM Network (DTLN) mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Maksimum performans için Rust ile geliştirilmiş ve native Node.js eklentisi olarak paketlenmiştir. Gerçek zamanlıya yakın gürültü azaltma özellikleri şunlar için mükemmeldir:

- 🎙️ Sesli aramalar ve konferanslar (WebRTC entegrasyonu)
- 🎵 Ses akışı uygulamaları
- 🎧 Podcast ve ses prodüksiyon araçları
- 📞 VoIP uygulamaları
- 🤖 Sesli AI asistanları

$3

- ⚡ Ultra hızlı: Modern donanımda gerçek zamandan 55x daha hızlı işler
- 🎯 Yüksek Kalite: En gelişmiş DTLN sinir ağı mimarisine dayalıdır
- 🔌 Tak ve Kullan: Önceden derlenmiş binary'ler dahil - Rust kurulumu gerektirmez
- 🌍 Çapraz platform: macOS (Intel & Apple Silicon), Linux (x64 & ARM64)
- 🪶 Hafif: Sadece ~4MB ML modeli, edge deployment için optimize edilmiş
- 🔒 Thread-safe: Eşzamanlı işleme için tasarlanmış
- 📦 Sıfır bağımlılık: Kendi kendine yeten native modül

$3

#### Kurulum

``bash
npm install dtln-rs
`

Bu kadar! Önceden derlenmiş binary'ler şunlar için dahildir:
- ✅ macOS ARM64 (Apple Silicon)
- ✅ macOS x64 (Intel)
- ✅ Linux x64
- ✅ Linux ARM64

#### Temel Kullanım (JavaScript)

`javascript
const dtln = require('@hayatialikeles/dtln-rs');

// Denoiser başlat
const denoiser = dtln.dtln_create();

// Ses bufferlarını hazırla (16kHz, mono, Float32Array)
const inputAudio = new Float32Array(512); // Gürültülü sesiniz
const outputAudio = new Float32Array(512); // Temiz ses çıktısı

// Ses frame'ini işle
const isStarved = dtln.dtln_denoise(denoiser, inputAudio, outputAudio);

// Temizle
dtln.dtln_stop(denoiser);
`

#### TypeScript Kullanımı

Tam TypeScript desteği - tip tanımlamaları dahil!

`typescript
import * as dtln from '@hayatialikeles/dtln-rs';

const denoiser: dtln.DenoiserHandle = dtln.dtln_create();

const inputAudio = new Float32Array(512);
const outputAudio = new Float32Array(512);

const isStarved: boolean = dtln.dtln_denoise(denoiser, inputAudio, outputAudio);

dtln.dtln_stop(denoiser);
`

Kapsamlı TypeScript örnekleri için example.ts dosyasına bakın.

$3

Bu paketi Docker container'larında kullanırken, C++ runtime kütüphanelerini mutlaka yüklemelisiniz:

`dockerfile
FROM node:18-slim

dtln-rs için gerekli C++ kütüphanelerini yükle

RUN apt-get update && apt-get install -y \
libc++-dev \
libc++abi-dev \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install

COPY . .
CMD ["node", "index.js"]
`

Bu kütüphaneler olmadan şu hatayı alırsınız:
`
libc++.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
`

Tam Docker entegrasyon rehberi için DOCKER.md dosyasına bakın.

---

$3

MacBook Pro M1 üzerinde gerçek dünya performansı:

| Ses Süresi | İşlem Süresi | Gerçek-zamanlı Faktör |
|------------|--------------|----------------------|
| 10.00s | 195ms | 0.019x ⚡ |
| 7.06s | 132ms | 0.019x ⚡ |
| 22.10s | 333ms | 0.015x ⚡ |

0.019x gerçek-zamanlı faktör, gerçek zamandan 55x daha hızlı demektir 🚀

$3

#### dtln_create()

Yeni bir DTLN denoiser instance'ı oluşturur.

Döndürür: Denoiser handle

Örnek:
`javascript
const denoiser = dtln.dtln_create();
`

---

#### dtln_denoise(denoiser, inputSamples, outputSamples)

Ses örneklerini işler ve gürültüyü kaldırır.

Parametreler:
- denoiser: dtln_create()'den dönen denoiser handle
- inputSamples: Giriş sesi Float32Array (16kHz, mono, -1.0 to 1.0)
- outputSamples: Temiz sesi alacak Float32Array (giriş ile aynı uzunlukta)

Döndürür: Boolean - işlemci gerçek zamandan yavaşsa true

Örnek:
`javascript
const isStarved = dtln.dtln_denoise(denoiser, inputFrame, outputFrame);
if (isStarved) {
console.warn('⚠️ İşlem gerçek zamandan yavaş');
}
`

---

#### dtln_stop(denoiser)

Denoiser instance'ını durdurur ve temizler. İşiniz bittiğinde mutlaka çağırın!

Parametreler:
- denoiser: Durdurulacak denoiser handle

Örnek:
`javascript
dtln.dtln_stop(denoiser);
`

$3

| Parametre | Değer |
|-----------|-------|
| Örnekleme Hızı | 16kHz (16000 Hz) |
| Kanallar | Mono (1 kanal) |
| Format | Float32Array |
| Aralık | -1.0 to 1.0 |
| Frame Boyutu | 512 örnek (32ms önerilir) |

$3

`javascript
const dtln = require('dtln-rs');

class RealtimeDenoiser {
constructor() {
this.denoiser = dtln.dtln_create();
this.frameSize = 512; // 16kHz'de 32ms
}

/**
* Sesi gerçek zamanlı olarak işle
* @param {Float32Array} audioData - Giriş sesi (16kHz mono)
* @returns {Float32Array} Gürültüsü alınmış ses
*/
process(audioData) {
const output = new Float32Array(audioData.length);

// 512 örneklik parçalar halinde işle
for (let i = 0; i < audioData.length; i += this.frameSize) {
const chunk = audioData.slice(i, Math.min(i + this.frameSize, audioData.length));
const outChunk = new Float32Array(this.frameSize);

// Son parça küçükse doldur
const padded = new Float32Array(this.frameSize);
padded.set(chunk);

dtln.dtln_denoise(this.denoiser, padded, outChunk);
output.set(outChunk.slice(0, chunk.length), i);
}

return output;
}

destroy() {
dtln.dtln_stop(this.denoiser);
}
}

// WebRTC'de kullanım
const denoiser = new RealtimeDenoiser();

audioContext.createScriptProcessor(512, 1, 1).onaudioprocess = (e) => {
const input = e.inputBuffer.getChannelData(0);
const output = e.outputBuffer.getChannelData(0);

const clean = denoiser.process(input);
output.set(clean);
};

// Temizlik
window.addEventListener('beforeunload', () => denoiser.destroy());
`

$3

| Platform | Durum | Kurulum |
|----------|-------|---------|
| macOS ARM64 (M1/M2/M3) | ✅ Prebuilt | npm install (Rust gerekmez) |
| macOS x64 (Intel) | ✅ Prebuilt | npm install (Rust gerekmez) |
| Linux x64 | ✅ Prebuilt | npm install (Rust gerekmez) |
| Linux ARM64 | 🔨 Kaynaktan derleme | Rust toolchain gerekir |
| Windows x64 | 🔨 Kaynaktan derleme | Rust + MSVC gerekir |

#### Kaynaktan Derleme

Platformunuz için önceden derlenmiş binary yoksa:

`bash


Rust'ı yükleyin https://rustup.rs/

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

Modülü derleyin

npm install
`

$3

- Prebuilt Binary'ler: macOS & Linux için kullanıma hazır
- DTLN Modelleri: Quantized TensorFlow Lite modelleri (~4MB)
- Kaynak Kodu: Tam Rust implementasyonu
- Örnekler: Gerçek dünya kullanım örnekleri

$3

`
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Uygulamanız │
│ (Node.js / JavaScript) │
└────────────────┬────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ dtln-rs (Native Addon) │
│ │
│ ┌───────────────────────────────────┐ │
│ │ DTLN Motoru (Rust) │ │
│ │ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐│ │
│ │ │ Model 1 │ │ Model 2 ││ │
│ │ │ (Frekans) │ │ (Zaman) ││ │
│ │ └──────────────┘ └─────────────┘│ │
│ └───────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌───────────────────────────────────┐ │
│ │ TensorFlow Lite (Static) │ │
│ └───────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
`

$3

Gerçek ses örnekleri ile test edin:

`bash


Simüle edilmiş ses ile örnek çalıştır

node example.js

Gerçek WAV dosyaları ile test et (repo'da dahil)

node test-real-audio.js
`

$3

Katkılarınızı bekliyoruz! Sorun bildirimleri ve pull request'ler göndermekten çekinmeyin.

1. Repository'i fork edin
2. Feature branch'i oluşturun (git checkout -b feature/harika-ozellik)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'Harika özellik ekle')
4. Branch'e push edin (git push origin feature/harika-ozellik`)
5. Pull Request açın

$3

Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır - detaylar için LICENSE dosyasına bakın.

$3

Bu proje şu mükemmel çalışmalar üzerine inşa edilmiştir:

- DTLN (Dual-signal Transformation LSTM Network) - Nils Westhausen
- Orijinal DTLN makalesi: "Dual-signal Transformation LSTM Network for Real-time Noise Suppression"
- Gürültü bastırma için en gelişmiş deep learning yaklaşımı

- TensorFlow Lite - Google
- Hafif ML çıkarım motoru
- Edge cihazlarda gerçek zamanlı işlemeyi mümkün kılar

- Orijinal dtln-rs implementasyonu - Discord/Jason Thomas
- DTLN'in ilk Rust portu
- Bu geliştirilmiş multi-platform versiyonun temeli

Rust ve Node.js topluluklarına mükemmel araçlar ve kütüphaneler için özel teşekkürler!

$3

- 🐛 Sorunlar: GitHub Issues
- 💬 Tartışmalar: GitHub Discussions
- 📧 E-posta: hayati.alikeles@gmail.com

$3

- GitHub Repository
- npm Paketi
- Orijinal DTLN Makalesi

---