2025年最佳的 17 个音频增强工具

这是一个使用MetricGAN+方法训练的语音增强模型，能够有效提升语音质量。

基于SpeechBrain的语音增强与鲁棒性ASR训练系统，采用模仿损失训练策略

基于Asteroid框架训练的DCCRN-CL架构语音增强模型，专为单通道语音增强任务设计，在Libri1Mix数据集上训练。

这是一个使用SepFormer架构的语音增强模型，专门用于去除音频中的噪声和混响，在WHAM!数据集上以16kHz采样频率训练。

基于Asteroid框架训练的音频增强模型，专为单通道语音增强任务设计，在Libri1Mix数据集上训练。

基于Asteroid框架训练的音频增强模型，专注于单声道语音增强任务

基于Asteroid框架训练的ConvTasNet模型，用于单通道语音增强任务，在Libri1Mix数据集上训练。

这是一个基于SepFormer架构的语音增强模型，专门用于去噪任务，在微软DNS-4数据集上训练，支持16kHz采样频率的音频处理。

使用SepFormer模型进行语音增强（去噪）的工具集，在WHAM!数据集（8kHz采样频率版本）上预训练，实现环境噪声和混响的去除。

一个基于Pytorch的音频去噪和语音增强模型，有效去除音频噪声提升语音清晰度

该模型通过SepFormer架构实现语音增强（去噪+去混响），在WHAMR!数据集（8kHz）上预训练，测试集SI-SNR达10.59dB。

基于Asteroid框架训练的音频增强模型，专门用于单声道语音增强任务

这是一个基于SepFormer架构的语音增强模型，专门针对救援场景中的德语语音进行去噪处理，在16kHz采样率下表现优异。

基于ESPnet框架训练的语音增强模型，使用chime4数据集进行训练，适用于单通道语音增强任务。

这是一个基于ESPnet框架训练的语音增强模型，专门用于处理wsj0_2mix数据集中的混合语音信号分离任务。

基于流匹配变换器的语音录音质量修复系统，能显著提升受损录音质量

基于Asteroid框架训练的ConvTasNet模型，用于单通道语音增强任务