Keras 的 beamforming 代码，写得挺清爽的，适合用来做入门研究或项目原型。框架是基于 Keras 来波束形成（beamforming）这类语音或信号方向识别的问题，代码结构也不复杂，调起来比较快。你要是做语音增强、麦克风阵列、或者雷达信号，这套方案可以当作个不错的起点。

Keras 的结构化接口用起来就是舒服，搭建网络的方式比较像搭积木。你写好输入和网络结构，后面基本就交给模型训练流程了。而且 Keras 本身也跟TensorFlow兼容，迁移挺方便。

代码里关于 beamforming 的实现逻辑也还算清晰，用了类似 MVDR 这类经典思路。你可以按自己的需求改改，比如换个损失函数、加点正则化之类的，不用大改架构。

如果你还不熟 Keras，可以先看看Keras 2.1.6 深度学习库这份资源。想配合优化的话，顺手看下量化投资模型代码优化指南-beamforming，虽然是投资方向的，但多优化思路也能借用。

哦对了，代码调试的时候注意下 GPU 使用，beamforming 这种矩阵计算量大的模型，显卡不够跑得比较慢。如果你是本地开发，建议装个 Keras 插件，例如Keras 辅助插件，效率提升还挺的。