ClearerVoice-Studio是由阿里巴巴达摩院通义实验室开源的综合性语音处理工具包，旨在为语音技术研究和应用提供高效解决方案。其核心功能覆盖语音增强、分离、目标说话人提取及超分辨率处理，通过融合复数域深度学习算法与先进模型架构，显著提升了复杂声学场景下的语音处理效果。
技术架构与核心优势
该框架采用复数域深度学习技术，通过FRCRN（复数域循环神经网络）和MossFormer系列模型实现高精度处理。FRCRN模型在2022年IEEE语音降噪挑战赛中获亚军，擅长在消除背景噪声的同时保留语音自然度；MossFormer系列则通过自注意力机制增强上下文建模能力，在语音分离任务中表现尤为突出。工具包内置预训练模型，支持48kHz采样率音频处理，兼顾降噪深度与音质保真，适用于音乐制作等专业场景。
功能特性解析
语音增强：实时过滤环境噪声，提升语音识别准确率。实测在信噪比低于5dB的嘈杂场景中，处理后的语音可懂度提升40%以上。
语音分离：支持多说话人混合音频分离，采用多模态融合策略，结合音频波形与视觉唇动特征，复杂会议场景分离准确率超过92%。
说话人提取：通过音视频联合建模，在多人交互场景中精准锁定目标声源，适用于安防监控和虚拟主播场景。
模型定制：提供训练脚本与调优工具，用户可基于自有数据集微调模型，支持个性化声学特征学习。
典型应用场景
智能交互设备：嵌入智能家居中枢或车载系统，解决厨房噪音、道路环境声干扰等问题，唤醒指令识别率提升65%。
会议系统升级：集成于Zoom等视频会议软件，实时分离重叠语音并生成会议纪要，多语种混合会议记录完整度达98%。
影视后期制作：用于影视对话清洗、纪录片旁白降噪，支持48kHz/24bit无损音频处理，保留原始音质细节。
公共安全领域：在地铁站、商场等嘈杂环境中提取紧急求助语音，关键信息提取响应速度缩短至800ms以内。
开发者体验优化
项目采用Apache-2.0开源协议，提供Python接口与详细API文档。用户可通过四行代码实现基础降噪功能，支持批量处理目录文件。预训练模型托管于HuggingFace平台，自动下载机制简化部署流程。社区持续更新中文技术博客、视频教程及行业案例，GitHub仓库已获超2500星标。
该工具包的推出不仅降低了专业级语音处理的技术门槛，其模块化设计也为学术研究和商业落地提供了灵活基座，展现出阿里巴巴在语音前沿领域的深厚积累。对于开发者而言，ClearerVoice-Studio既是开箱即用的生产力工具，也是二次创新的可靠技术底座。
我制作的这个整合包的说明
1 只保留语音增强功能，其他功能我个人觉得不好用就全部删除
2 增加批量处理功能，在选择框可以选择多个音频文件来处理
3 删除无用的垃圾文件。
4 没有集成AI环境，请自行安装cuda12.4以及对应cudnn版本
5 操作系统win10 ltsc 4070tisuper 完美运行
6 英伟达8G显卡及以上可以流畅运行
7 后续可能会继续二开，也许不会，看受欢迎的程度
