ClearerVoice-Studio 是阿里巴巴达摩院通义实验室开源的语音处理框架，集成语音增强、分离和音视频说话人提取等功能。框架基于复数域深度学习算法，有效消除背景噪声，保留语音清晰度，保持语音失真最小化。ClearerVoice-Studio 提供先进的预训练模型和训练脚本，支持研究人员和开发者进行语音处理任务，推动语音处理技术的创新应用。
ClearerVoice-Studio的主要功能语音增强：去除背景噪声，提高语音信号的质量。语音分离：从混合音频中分离出目标说话人的语音。目标说话人提取：在音视频中精确提取特定说话人的语音信号。模型训练和调优：提供工具和脚本，用户根据自己的数据对模型进行训练和优化。ClearerVoice-Studio的技术原理复数域深度学习算法：基于复数域表示的信号处理优势，有效地处理和分析语音信号。先进的模型架构：FRCRN模型：卓越的语音增强能力。MossFormer系列模型：在语音分离任务中超越传统模型，且已扩展至语音增强和目标说话人提取任务。多模态处理能力：结合音频和视频信息进行说话人提取，提高识别的准确性。预训练模型：基于大规模高质量数据集预训练模型，确保模型在不同场景下的有效性和泛化能力。灵活的接口设计：提供易于使用的接口。ClearerVoice-Studio的项目地址GitHub 仓库：https://github.com/modelscope/ClearerVoice-Studio在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/alibabasglab/ClearVoiceClearerVoice-Studio的应用场景智能助手和语音交互系统：提高智能助手在嘈杂环境下的语音识别能力，改善用户体验。会议和演讲记录：在多人发言的会议中分离和识别各个发言人的语音，自动生成会议记录。电话和视频会议：清晰地从背景噪音中提取说话人的声音，提高通话质量。公共安全和监控：在复杂声音环境中提取关键语音信息，用在安全监控和紧急情况响应。车载系统：在车辆内部噪声中提高语音控制的准确性和可靠性。 
