在当今的音频环境中，清晰沟通面临诸多挑战。背景噪音、重叠对话以及音频和视频信号的混合等因素常常破坏了沟通的清晰度和理解力。这些问题不仅影响个人通话，还波及专业会议和内容制作等场景。尽管音频技术有所进步，但大多数现有解决方案在复杂场景中仍难以持续提供高质量的结果。这催生了对一个不仅能应对这些挑战，还能适应虚拟助手、视频会议和创意媒体制作等现代应用需求的框架的需求。
- GitHub：https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio
- Demo：https://huggingface.co/spaces/alibabasglab/ClearVoice
ClearerVoice-Studio：全面的语音处理框架
为了解决上述问题，阿里巴巴语音实验室推出了 ClearerVoice-Studio，这是一个集成了多种高级功能的语音处理框架。它主要通过以下几方面来提升音频质量：
- 语音增强：去除背景噪音，保留音频的自然质量。
- 语音分离：从复杂的声景中分离出单独的语音。
- 音视频说话人提取：结合音频和视觉数据，隔离目标说话人。
这些功能协同工作，确保在各种环境中都能实现清晰的语音通信。
技术亮点
1. FRCRN 模型
FRCRN（Full-band and Sub-band Convolutional Recurrent Neural Network）是 ClearerVoice-Studio 的核心组件之一，专注于语音增强。该模型能够在去除背景噪音的同时，保持音频的自然质量。其卓越性能在 2022 年 IEEE/INTER 语音 DNS 挑战赛中获得了第二名的认可，证明了其在实际应用中的有效性。
2. MossFormer 系列模型
MossFormer 是一系列专门用于语音分离的模型，能够从复杂的音频混合中分离出单独的语音。相比之前的基准模型如 SepFormer，MossFormer 在多个任务上表现更为出色，包括语音增强和目标说话人提取。其多功能性使其在多样化的应用场景中特别有效。
3. 48kHz 语音增强模型
针对需要高保真度的应用，ClearerVoice-Studio 提供了一个基于 MossFormer2 的 48kHz 语音增强模型。该模型不仅有效抑制噪音，还能确保最小失真，即使在具有挑战性的条件下也能提供清晰自然的音效。此外，框架提供了微调工具，使用户能够根据特定需求定制模型。
4. 音视频建模集成
ClearerVoice-Studio 还集成了音视频建模功能，允许精确的目标说话人提取。这一特性在多说话人环境中尤为重要，能够显著提高识别和分离的准确性。
实际应用与效果
ClearerVoice-Studio 在多个基准测试和实际应用中展示了强大的性能。例如，FRCRN 模型在 IEEE/INTER 语音 DNS 挑战赛中的表现突显了其增强语音清晰度和抑制噪音的能力。MossFormer 模型则通过精确处理重叠音频信号，证明了其在复杂环境中的价值。48kHz 语音增强模型因其在减少噪音的同时保持音频保真度而脱颖而出，确保说话人的声音在处理后仍保留其自然音调。
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