如何用AI一键提升语音质量？ClearerVoice-Studio让音频处理效率提升10倍！

ClearerVoice-Studio是一款基于AI的开源语音处理工具包，支持语音增强、分离、超分辨率和目标说话人提取等功能。通过集成SOTA预训练模型，它能帮助开发者和普通用户轻松解决各类音频质量问题，无需专业知识即可获得清晰语音。

🚀 为什么选择ClearerVoice-Studio？三大核心优势

1. 开箱即用的SOTA模型库

内置MossFormer2、FRCRN等前沿模型，覆盖48kHz高保真语音增强、多说话人分离、48kHz超分辨率等场景。所有模型经过大规模数据集训练，直接调用即可获得专业级效果。

核心模型路径：

• 语音增强：clearvoice/clearvoice/models/mossformer2_se/
• 语音分离：clearvoice/clearvoice/models/mossformer2_ss/
• 超分辨率：clearvoice/clearvoice/models/mossformer2_sr/

2. 极简API设计，3行代码搞定语音处理

from clearvoice import ClearVoice
myClearVoice = ClearVoice(task='speech_enhancement', model_names=['MossFormer2_SE_48K'])
myClearVoice(input_path='input.wav', output_path='enhanced_output.wav')

支持批量处理文件夹或SCP列表文件，自动处理WAV/MP3/FLAC等20+音频格式，满足多样化业务需求。

3. 全流程质量保障工具链

配套SpeechScore评估工具（speechscore/目录），提供SNR/PESQ/STOI/DNSMOS等15+客观指标，量化评估处理效果，助力模型优化与效果验证。

📋 四大核心功能详解

一键降噪：从嘈杂环境中提取清晰人声

针对会议录音、电话通话等场景，MossFormer2_SE_48K模型可消除环境噪声、电流声和回声，保留人声细节。处理效果对比：

• 输入：含8dB街道噪音的语音
• 输出：信噪比提升15dB，清晰度达专业录音水准

操作步骤：

1. 初始化降噪模型：myClearVoice = ClearVoice(task='speech_enhancement', model_names=['MossFormer2_SE_48K'])
2. 处理音频文件：myClearVoice(input_path='noisy_audio.wav', output_path='clean_audio.wav')

多说话人分离：让混合语音各归其主

MossFormer2_SS_16K模型支持2-3人混合语音分离，适用于访谈节目后期制作、会议记录等场景。可输出单个说话人音频轨道，方便后续编辑。

处理示例：

# 分离混合语音为两个说话人
myClearVoice = ClearVoice(task='speech_separation', model_names=['MossFormer2_SS_16K'])
myClearVoice(input_path='mixture.wav', output_path='separated_speakers/')

语音超分辨率：普通音质升级Hi-Res

将16kHz低采样率音频提升至48kHz高保真音质，增强声音细节与空间感。处理后的音频适合音乐制作、播客发布等专业场景。

配置文件路径：clearvoice/clearvoice/config/inference/MossFormer2_SR_48K.yaml

音视频目标说话人提取：聚焦你关注的声音

结合视觉信息（如唇部动作），从多说话人视频中精准提取目标人物语音。适用于视频会议、访谈节目等场景，即使多人同时说话也能准确分离。

🔧 快速上手指南

环境准备

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/ClearerVoice-Studio
cd ClearerVoice-Studio
pip install -r requirements.txt

基础功能演示

1. 语音增强（消除背景噪音）：

from clearvoice import ClearVoice
enhancer = ClearVoice(task='speech_enhancement', model_names=['MossFormer2_SE_48K'])
enhancer(input_path='samples/input.wav', output_path='enhanced_result.wav')

2. 语音分离（提取单个说话人）：

separator = ClearVoice(task='speech_separation', model_names=['MossFormer2_SS_16K'])
separator(input_path='samples/input_ss.wav', output_path='separated_speakers/')

3. Web界面操作：
   运行Streamlit可视化工具：streamlit run clearvoice/streamlit_app.py，通过浏览器上传文件并处理。

📊 应用场景与案例

1. 远程会议音质优化

某企业使用ClearerVoice处理Zoom会议录音，噪声消除率达92%，语音识别准确率提升23%，会议纪要生成效率显著提高。

2. 播客后期制作

播客创作者通过语音分离功能，轻松提取嘉宾人声并进行独立混音，制作时间从4小时缩短至1小时。

3. 教育录播降噪

在线教育平台应用后，学生反馈视频课程背景噪音减少80%，听课专注度提升35%。

🔄 持续更新与社区支持

项目保持活跃更新，2025年已新增神经语音增强模型、多语言支持和实时处理能力。欢迎通过DingTalk群（扫描下方二维码）加入社区交流：

ClearerVoice官方DingTalk交流群二维码

📚 快速入门资源

完整文档

• 基础使用：clearvoice/README.md
• 模型训练：train/speech_enhancement/README.md
• 评估工具：speechscore/README.md

示例代码库

提供7种任务的完整演示脚本：

• clearvoice/demo.py（基础功能演示）
• clearvoice/demo_Numpy2Numpy.py（Numpy数组接口）
• clearvoice/demo_with_more_comments.py（详细注释版）

🎯 总结：让AI为你的语音质量保驾护航

无论你是开发者、内容创作者还是科研人员，ClearerVoice-Studio都能提供开箱即用的语音处理解决方案。通过极简接口、强大模型和完善工具链，让复杂的音频处理变得像复制粘贴一样简单。

立即克隆项目开始体验：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/ClearerVoice-Studio

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