ClearerVoice-Studio

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语音模型拿到的音频很少是干净的。这个工具箱把常见的音频修复工作集中到了一起：压制背景噪音、分离重叠人声、修复低带宽或低分辨率录音、从嘈杂轨道中提取目标说话人。核心包用 pip 就能安装，模型直接接收和返回 NumPy 数组，方便接进已有的 Python 训练或推理流程，不必绕道图形界面。研究者能拿到重训和微调脚本，还有生成带噪或带混响训练数据的工具；普通用户可以先试试在线演示再决定用哪个模型。想在语音处理上少走弯路，又不想自己拼装算法，这是个省事的现成选择。