一.简介

VoiceFixer 是一款基于深度学习的通用语音修复工具，主要用于恢复严重退化的语音信号，支持降噪、消除回声、提升音质等功能。

二.核心功能

1.语音修复与增强

VoiceFixer 采用端到端的神经网络模型，能够处理多种语音退化问题，包括：

降噪：有效抑制背景噪音、环境干扰等。

消除回声：去除录音中的混响和回声效应。

分辨率提升：将低采样率（2kHz 至 44.1kHz）的语音信号恢复至 44.1kHz 高保真音质。

剪切失真修复：修正因信号过载导致的剪切失真（阈值范围 0.1 至 1.0）。

音质增强：提升语音清晰度和自然度，尤其适用于老旧录音或低质量录音的修复。

2.多模式处理

提供三种运行模式，适用于不同场景：

模式 0：原生模型，默认推荐，适合大多数常规情况。

模式 1：增加预处理模块，去除高频段噪声，适用于特定场景（如含高频干扰的录音）。

模式 2：训练模式，在极重度退化的实际语音中可能有较好表现。

3.技术特性

神经声码器技术：基于 44.1kHz 通用说话人无关神经声码器，生成高保真语音。

多任务学习：同时处理噪声、混响、低分辨率等多种退化类型，无需单独调用不同工具。

端到端处理：无需复杂预处理或后处理步骤，直接输入受损语音即可输出修复结果。

三.适用场景

历史录音修复：恢复老旧磁带、广播等录音中的语音，提升清晰度。

会议与通信：改善电话会议、网络通话中的音质，消除背景噪音和回声。

语音识别预处理：优化语音数据质量，提高语音识别系统的准确率。

音频后期制作：修复录音室中的意外损伤，增强人声或乐器音质。

学术研究：作为语音处理工具，用于声学分析、语音合成等领域的数据预处理。

四.优势与特点

智能化与高效性

无需复杂参数调整，模型自动处理多种退化问题，且在现代计算机上运行速度快。

开源与灵活性

代码完全开源，支持用户自由修改和扩展，适合研究与开发。

多平台支持

提供命令行、Python API、桌面应用等多种使用方式，兼容 Windows、Mac 等系统。

成果显著

实际测试显示，VoiceFixer 在改善音频质量方面效果明显，尤其在处理复杂多重退化时表现优异。

五.项目主页

https://github.com/haoheliu/voicefixer

六.安装与使用

1.首先，通过 pip 安装 voicefixer：

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

2.关更多帮助程序信息，请运行：

voicefixer -h

3.使用

更改模式（默认模式为 0）：

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

Run all modes: 运行所有模式：

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

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

七.声音处理后频谱对比