ClearerVoice-Studio:阿里通义开源的语音处理框架,提供语音增强、分离和说话人提取等功能

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  1. 功能:ClearerVoice-Studio 提供语音增强、分离和目标说话人提取等功能。
  2. 技术:基于复数域深度学习算法,结合先进的模型架构如 FRCRN 和 MossFormer。
  3. 应用:适用于智能助手、会议记录、电话和视频会议等多种场景。

正文(附运行示例)

ClearerVoice-Studio 是什么

ClearerVoice-Studio 是阿里巴巴达摩院通义实验室开源的语音处理框架,集成了语音增强、分离和音视频说话人提取等功能。框架基于复数域深度学习算法,有效消除背景噪声,保留语音清晰度,保持语音失真最小化。

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者进行语音处理任务,推动语音处理技术的创新应用。

ClearerVoice-Studio 的主要功能

  • 语音增强:去除背景噪声,提高语音信号的质量。
  • 语音分离:从混合音频中分离出目标说话人的语音。
  • 目标说话人提取:在音视频中精确提取特定说话人的语音信号。
  • 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训练和优化。

ClearerVoice-Studio 的技术原理

  • 复数域深度学习算法:基于复数域表示的信号处理优势,有效地处理和分析语音信号。
  • 先进的模型架构
    • FRCRN 模型:卓越的语音增强能力。
    • MossFormer 系列模型:在语音分离任务中超越传统模型,且已扩展至语音增强和目标说话人提取任务。
  • 多模态处理能力:结合音频和视频信息进行说话人提取,提高识别的准确性。
  • 预训练模型:基于大规模高质量数据集预训练模型,确保模型在不同场景下的有效性和泛化能力。
  • 灵活的接口设计:提供易于使用的接口。

资源


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