ClearerVoice-Studio – 阿里通义实验室开源的语音处理框架

ClearerVoice-什么是Studio？

ClearerVoice-Studio 它是阿里巴巴达摩研究所通义实验室开源的语音处理框架，集语音增强、分离和音视频演讲者提取功能于一体。该框架基于复数域深度学习算法，有效消除背景噪声，保持语音清晰度，最大限度地减少语音失真。ClearerVoice-Studio 提供先进的预训练模型和训练脚本，支持研究人员和开发人员完成语音处理任务，促进语音处理技术的创新应用。

ClearerVoice-Studio的主要功能

• 语音增强：消除背景噪声，提高语音信号质量。
• 语音分离：目标演讲者的语音从混合音频中分离出来。
• 提取目标演讲者：特定说话人的语音信号在音频和视频中准确提取。
• 模型训练和调优：提供工具和脚本，用户根据自己的数据对模型进行培训和优化。

ClearerVoice-Studio的技术原理

• 复数域深度学习算法：语音信号基于复数域表示的信号处理优势，得到有效的处理和分析。
• 模型架构先进：
  • FRCRN模型：优秀的语音增强能力。
  • Mossformer系列模型模型：超越传统模型的语音分离任务，并已扩展到语音增强和目标演讲者提取任务。
• 多模态处理能力：演讲者提取的音频和视频信息，以提高识别的准确性。
• 预训练模型：为了保证模型在不同场景下的有效性和泛化能力，基于大规模的高质量数据集预训练模型。
• 接口设计灵活：提供易于使用的接口。

ClearerVoice-Studio项目地址

• GitHub 仓库：https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/alibabasglab/ClearVoice

ClearerVoice-Studio的应用场景

• 智能助手和语音交互系统：提高智能助手在嘈杂环境中的语音识别能力，提高用户体验。
• 会议和演讲记录：每个发言人的声音在多人发言的会议中分离和识别，会议记录自动生成。
• 电话和视频会议：从背景噪声中清晰提取说话人的声音，提高通话质量。
• 公共安全和监控：在复杂的声音环境中提取安全监控和紧急响应的关键语音信息。
• 车载系统：提高语音控制在车辆内部噪声中的准确性和可靠性。