一.簡介

VoiceFixer 是一款基于深度學習的通用語音修復工具，主要用于恢復嚴重退化的語音信號，支持降噪、消除回聲、提升音質等功能。

二.核心功能

1.語音修復與增強

VoiceFixer 采用端到端的神經網絡模型，能夠處理多種語音退化問題，包括：

降噪：有效抑制背景噪音、環境干擾等。

消除回聲：去除錄音中的混響和回聲效應。

分辨率提升：將低采樣率（2kHz 至 44.1kHz）的語音信號恢復至 44.1kHz 高保真音質。

剪切失真修復：修正因信號過載導致的剪切失真（閾值范圍 0.1 至 1.0）。

音質增強：提升語音清晰度和自然度，尤其適用于老舊錄音或低質量錄音的修復。

2.多模式處理

提供三種運行模式，適用于不同場景：

模式 0：原生模型，默認推薦，適合大多數常規情況。

模式 1：增加預處理模塊，去除高頻段噪聲，適用于特定場景（如含高頻干擾的錄音）。

模式 2：訓練模式，在極重度退化的實際語音中可能有較好表現。

3.技術特性

神經聲碼器技術：基于 44.1kHz 通用說話人無關神經聲碼器，生成高保真語音。

多任務學習：同時處理噪聲、混響、低分辨率等多種退化類型，無需單獨調用不同工具。

端到端處理：無需復雜預處理或后處理步驟，直接輸入受損語音即可輸出修復結果。

三.適用場景

歷史錄音修復：恢復老舊磁帶、廣播等錄音中的語音，提升清晰度。

會議與通信：改善電話會議、網絡通話中的音質，消除背景噪音和回聲。

語音識別預處理：優化語音數據質量，提高語音識別系統的準確率。

音頻后期制作：修復錄音室中的意外損傷，增強人聲或樂器音質。

學術研究：作為語音處理工具，用于聲學分析、語音合成等領域的數據預處理。

四.優勢與特點

智能化與高效性

無需復雜參數調整，模型自動處理多種退化問題，且在現代計算機上運行速度快。

開源與靈活性

代碼完全開源，支持用戶自由修改和擴展，適合研究與開發。

多平臺支持

提供命令行、Python API、桌面應用等多種使用方式，兼容 Windows、Mac 等系統。

成果顯著

實際測試顯示，VoiceFixer 在改善音頻質量方面效果明顯，尤其在處理復雜多重退化時表現優異。

五.項目主頁

https://github.com/haoheliu/voicefixer

六.安裝與使用

1.首先，通過 pip 安裝 voicefixer：

pip install git+https://github.com/haoheliu/voicefixer.git

2.關更多幫助程序信息，請運行：

voicefixer -h

3.使用

更改模式（默認模式為 0）：

voicefixer --infile /path/to/input.wav --outfile /path/to/output.wav --mode 1

Run all modes: 運行所有模式：

# output file saved to `/path/to/output-modeX.wav`.

voicefixer --infile /path/to/input.wav --outfile /path/to/output.wav --mode all

七.聲音處理后頻譜對比