ClearerVoice-Studio AI语音处理工具包，集成降噪分离超分辨率功能

ClearerVoice-Studio：AI驱动的语音处理工具包，让语音更清晰纯净

你是否曾经为嘈杂环境下的语音录制质量不佳而烦恼？或者需要在多人对话中提取特定说话人的声音？ClearerVoice-Studio 的出现，正是为了解决这些语音处理难题。它是一个基于AI的开源语音处理工具包，集成了语音增强、语音分离、语音超分辨率、目标说话人提取等先进功能，为研究人员、开发者和终端用户提供了一站式的语音处理解决方案。

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ClearerVoice-Studio项目目录截图

ClearerVoice-Studio核心亮点

• 🚀 预训练模型丰富：集成了FRCRN、MossFormer等业界领先的预训练模型，无需从零开始训练，开箱即用。
• 🎯 功能全面覆盖：支持语音降噪、语音分离、语音超分辨率、目标说话人提取等多种语音处理任务。
• 🔧 灵活易用：提供简洁的API接口，支持NumPy数组直接输入输出，便于集成到训练和推理流水线中。
• 📊 质量评估完善：内置SpeechScore工具包，提供PESQ、STOI、DNSMOS等多种语音质量评估指标。

ClearerVoice-Studio快速开始

只需简单几步，即可体验ClearerVoice-Studio的强大功能：

1. 安装：

   pip install clearvoice

2. 基础使用：

   from clearvoice import ClearVoice
   # 初始化模型
   model = ClearVoice()
   # 处理音频文件
   enhanced_audio = model.enhance("input_audio.wav")
   

3. NumPy接口使用：

   # 支持NumPy数组直接处理
   import numpy as np
   from clearvoice import ClearVoicemodel = ClearVoice()
   input_array = np.random.randn(16000) # 模拟音频数据
   output_array = model.process(input_array)
   

ClearerVoice-Studio应用场景

• 语音通信优化：在视频会议、语音通话中实时降噪，提升语音清晰度。
• 音频后期制作：为播客、视频内容提供专业的语音增强处理。
• 智能语音助手：提升语音识别系统在嘈杂环境下的识别准确率。
• 学术研究：为语音处理领域的研究人员提供标准化的训练和评估工具。

用户案例：该项目的语音降噪模型在ModelScope平台上已被使用超过300万次，语音分离模型使用超过250万次，证明了其在工业界的广泛应用价值。

ClearerVoice-Studio链接

modelscope / ClearerVoice-Studio项目地址：https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio

本文地址：https://www.tgoos.com/26192