2025年最高の 17 個のオーディオ拡張ツール

これはMetricGAN+方法を使用して訓練された音声強化モデルで、音声品質を効果的に向上させることができます。

SpeechBrainベースの音声強調とロバストASRトレーニングシステム、模倣損失トレーニング戦略を採用

Asteroidフレームワークを基に訓練されたDCCRN - CLアーキテクチャの音声強化モデルで、単チャンネル音声強化タスクに特化し、Libri1Mixデータセットで訓練されました。

これはSepFormerアーキテクチャを使用した音声エンハンスメントモデルで、音声のノイズと残響を除去するために特化しており、WHAM!データセットで16kHzのサンプリング周波数で訓練されています。

Asteroidフレームワークを基に訓練されたオーディオ強化モデルで、単チャンネル音声強化タスクに特化し、Libri1Mixデータセットで訓練されました。

Asteroidフレームワークを基に訓練されたオーディオ強化モデルで、モノラル音声強化タスクに特化しています。

Asteroidフレームワークを基に訓練されたConvTasNetモデルで、単チャンネル音声強化タスクに使用され、Libri1Mixデータセットで訓練されています。

これはSepFormerアーキテクチャに基づく音声エンハンスメントモデルで、ノイズ除去タスクに特化しており、マイクロソフトDNS - 4データセットで訓練され、16kHzサンプリング周波数のオーディオ処理をサポートします。

SepFormerモデルを使用して音声強化（ノイズ除去）を行うツールセットで、WHAM!データセット（8kHzサンプリング周波数版）で事前学習され、環境雑音と残響を除去します。

Pytorchに基づくオーディオノイズ除去と音声強化モデルで、オーディオのノイズを効果的に除去し、音声の明瞭度を向上させます。

このモデルはSepFormerアーキテクチャを通じて音声強化（ノイズ除去 + 残響除去）を実現し、WHAMR!データセット（8kHz）で事前学習され、テストセットのSI - SNRは10.59dBに達します。

Asteroidフレームワークを基に訓練されたオーディオ強化モデルで、モノラル音声強化タスクに特化しています。

これはSepFormerアーキテクチャに基づく音声強化モデルで、救援シーンのドイツ語音声に対してノイズ除去処理を行い、16kHzのサンプリングレートで優れた性能を発揮します。

ESPnetフレームワークでトレーニングされた音声強調モデルで、chime4データセットを使用してトレーニングされ、シングルチャネル音声強調タスクに適しています。

これはESPnetフレームワークで訓練された音声強調モデルで、wsj0_2mixデータセットの混合音声信号分離タスクに特化しています。

フローマッチングトランスフォーマーに基づく音声録音品質修復システムで、損傷した録音の品質を大幅に向上させます

AsteroidフレームワークでトレーニングされたConvTasNetモデル、単一チャネル音声強調タスク用