ClearerVoice V2版 - AI语音增强（语音降噪）、语音分离、语音超分辨率、音视频说话人提取 本地一键整合包下载
ClearerVoice 是由通义实验室开源 的一个集成 语音增强、语音分离、语音超分辨率和音视频说话人提取 等功能的语音处理框架。通过融合复数域深度学习算法，我们大幅提升了语音降噪和分离的性能，能够最大限度地消除背景噪声并保留语音清晰度，同时保持语音失真最小化。
随着语音技术的普及，语音质量已成为人们关注的焦点。环境噪声、混响、设备拾音等问题，常常使语音质量和可懂度大打折扣。无论是录制清晰语音却因周围环境嘈杂充满噪声，还是在地铁、餐厅等喧闹场景中与人通话时不得不提高嗓音，这些场景都体现了语音处理技术的迫切需求。特别是在复杂的多人对话环境中，如何有效分离目标说话人的语音信号，避免其他干扰，一直是语音处理领域的难点和热点。
ClearerVoice-Studio的出现，以上问题就迎刃而解了。和之前分享的 Remove-Noise 类似，但经过测试，ClearerVoice-Studio 的语音处理效果更好，不仅仅是简单的降噪，还包括降噪后语音效果增强，使得降噪增强后的音质更加纯净。非常适合需要训练语音模型的小伙伴。
ClearerVoice-Studio包含两个模块，ClearVoice和SpeechScore
ClearVoice主要是语音增强（降噪）和分离以及语音超分辨率，还能使用面部识别从多个说话人的视频中提取每个说话人的声音，并分割出不同说话人的场景片段。
SpeechScore则主要为评估语音质量而设计。
今天分享的 ClearerVoice V2版，主要是新增了最新的语音超分辨率模型，可以将音质更差的音频转换成清晰度更高的高质量音频。
同时修复了上个版本目标说话人提取功能，现在可以使用这个功能，从一段多人说话视频中提取特定的说话人音视频。
支持更多音频格式，包括 “wav”、“aac”、“ac3”、“aiff”、“flac”、“m4a”、“mp3”、“ogg”、“opus”、“wma”、“webm” 等。它还支持具有 16 位或 32 位精度的单声道和立体声声道。
ClearerVoice 能为您做什么？
语音降噪：将嘈杂的音频信号转化为高质量的清晰语音，适用于各种嘈杂环境，比如会议室、街道或咖啡馆。
语音超分：将低分辨率音频（有效采样率至少为 16,000 Hz）转换为采样率为 48,000 Hz 的高分辨率音频，提高了语音的感知质量
语音分离：从复杂混合音频中无缝提取目标语音，无论是双人对话还是多人会议，都可以做到“各听其声”。
目标说话人提取：精确识别并提取目标说话人的声音，比如从一段访谈视频中只提取特定嘉宾的发言部分。
适用场景
1、会议录音整理将多人会议的音频分离为独立的语音信号，同时降噪提升语音质量，方便后续整理与归档。
2、电话录音优化对嘈杂背景中的电话语音进行降噪和分离，确保客户服务记录清晰无误。
3、视频后期制作精确提取目标说话人语音，提高音频质量，减少后期处理时间。
4、语音研究为研究者提供便捷的工具包，结合质量评估模块快速验证模型效果。
使用教程：(建议N卡，显存6G起)
切换到不同的选项卡，页面有使用说明。
语音降噪有多个降噪模型可选择，大家根据需要选择对比，找到更适合自己的音频的模型。
注：关于V1版有人反馈转换后声音尖叫或牛叫等问题，可以用音频处理软件，比如AU将转换后的音频恢复至原始音频的采样率即可。
下载地址：
123网盘：https://www.123684.com/s/OYeA-wioBh提取码 D8BF
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解压密码：https://deepface.cc/
这个不错，谢谢分享 测试了几个通话录音，效果是真的好，不愧是阿里！ 试试这个，应该好用，谢谢 支持一下看看咋回事哈哈 LLVM ERROR: Symbol not found: __svml_cosf8_ha
请问一下，这个报错怎么解决。整合包可以运行，一到语音转换就这样报错。 昏头乱弹 发表于 2025-2-16 17:29
LLVM ERROR: Symbol not found: __svml_cosf8_ha
请问一下，这个报错怎么解决。整合包可以运行，一到语音转 ...
新人请看新人必看。 昏头乱弹 发表于 2025-2-16 17:29
LLVM ERROR: Symbol not found: __svml_cosf8_ha
请问一下，这个报错怎么解决。整合包可以运行，一到语音转 ...
报 LLVM ERROR: Symbol not found: __svml_cosf8_ha 错误，一般出现在语音克隆项目上，这个是系统缺少svml_dispmd.dll这个动态链接库，下载这个文件，复制到 C:\Windows\System32中即可。
已经解决，谢谢！ 123没赶上，唉呀，下次动作要快一点了
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