阿里巴巴語音實驗室發布開源語音處理框架ClearerVoice-Studio，支持語音增強、分離、目標說話人提取原創

發布于 2024-12-25 14:20

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01、概述

在日常生活和工作中，你是否常因嘈雜的環境、重疊的對話或音視頻信號的混雜而感到溝通困難？無論是個人電話、專業會議還是內容創作，這些問題都在困擾著我們。雖然音頻技術日新月異，但許多現有方案在復雜場景中仍難以提供穩定且高質量的音頻體驗。因此，市場急需一套能夠應對這些挑戰并適應現代應用需求的語音處理框架，例如虛擬助手、視頻會議和創意媒體制作。

清晰之聲，重塑溝通體驗

為了解決這些痛點，阿里巴巴語音實驗室推出了 ClearerVoice-Studio——一款功能全面的語音處理框架。它集成了先進的語音增強（Speech Enhancement）、語音分離（Speech Separation）和音視頻揚聲器提取（Audio-Video Speaker Extraction）功能，能夠在嘈雜環境中清理音頻、分離復雜聲源并結合音頻和視覺數據鎖定目標發聲者。

ClearerVoice-Studio 由阿里巴巴通義實驗室開發，致力于為語音處理技術的廣泛應用提供堅實支持。無論是日常溝通、專業音頻工作流還是語音技術的前沿研究，這套框架都能提供強有力的解決方案。開發者和研究人員還可通過 GitHub 和 Hugging Face 平臺獲取工具并探索其潛力。

02、技術亮點：多模型協作，創新驅動性能突破

ClearerVoice-Studio 的核心優勢在于其精心設計的模型體系，針對不同的語音處理任務量身打造了多款創新模型。以下是幾個技術亮點：

1） FRCRN 模型：還原自然語音的“魔術師”

FRCRN 模型擅長在移除背景噪音的同時保留音頻的自然品質。其能力得到了權威認證，在 2022 IEEE/INTER Speech DNS Challenge 中榮獲亞軍。這一技術可廣泛應用于嘈雜環境中的語音通話、播客制作以及任何需要高質量語音輸入的場景。

2） MossFormer 系列：復雜音頻場景中的“分離專家”

MossFormer 系列模型是 ClearerVoice-Studio 的另一個明星產品，專注于從復雜音頻混合中分離單獨的聲源。相較于此前的主流模型 SepFormer，MossFormer 不僅在語音分離任務上表現卓越，還擴展了功能，能夠處理語音增強和目標發聲者提取任務。

更靈活的應用場景：無論是多人會議記錄中區分不同發言者，還是多聲道音頻編輯，它都能輕松勝任。

3）高保真 48kHz 模型：不失真的清晰之音

針對對音頻質量要求極高的場景，ClearerVoice-Studio 提供了基于 MossFormer2 的 48kHz 語音增強模型。該模型在顯著降低噪聲的同時，最大限度地保留了音頻的自然音色，尤其適合音樂創作、專業錄音和影視后期制作。此外，用戶還能通過細調工具對模型進行個性化優化，以滿足特定需求。

4）音視頻結合：精準鎖定目標發聲者

ClearerVoice-Studio 的音視頻建模功能，是多發言者場景中的一大亮點。通過結合視覺信號和音頻數據，該功能可以精準提取特定發聲者的語音，為視頻會議、直播和多人交互應用提供了理想解決方案。

03、實用性與靈活性：從測試到應用的全面勝利

ClearerVoice-Studio 的實力不僅體現在模型的理論性能上，更通過大量實測和實際應用驗證了其價值。以下是一些關鍵成就：

權威基準驗證：FRCRN 模型在 IEEE/INTER Speech DNS Challenge 中的優異表現，證明了其在噪聲抑制和語音增強任務中的強大能力。
真實場景應用：無論是用于實時會議的語音清理，還是在電影制作中分離背景音，ClearerVoice-Studio 都展現出卓越表現。
開放平臺支持：通過 GitHub 和 Hugging Face 平臺，用戶可以快速上手并在各種場景中部署 ClearerVoice-Studio，例如：

a.專業音頻編輯：為視頻制作和播客優化語音質量。

b.實時通信：在復雜音頻環境中確保通話清晰度。

c.AI 驅動應用：賦能虛擬助手和聊天機器人，為它們提供頂級語音處理能力。