やってることの詳しい内容はここに書いてある。
analyzeがスペクトログラムの出力とか、grifin-lim法の実装とかが置いてある方で、autoencoderの方がオートエンコーダの実装が置いてある方。
ディレクトリ作ってそこにデータを置いて
python autoencoder.py
とすれば学習できる。学習データのディレクトリ名はspect-16000になってて（prepro.pyから変更できる） その中にtrainディレクトリとvalディレクトリを配置することを想定している。ここらへんもprepro.pyに記述してある。
net.ckptが学習済みの重み。net_check.pyがそれを使ってテストするコードになっている。
encoded.pyはnet_check.pyとほとんど同じなんだけど、こっちは中間の特徴量を出力する用。