VoiceFixer: 一个通用的语音修复框架

VoiceFixer:一个通用的语音修复框架

VoiceFixer是一个强大的开源语音修复工具,旨在解决各种语音退化问题。无论语音受到何种程度的损坏,VoiceFixer都能尝试将其恢复。本文将详细介绍VoiceFixer的功能、使用方法以及技术原理。

VoiceFixer的主要特点

VoiceFixer具有以下几个突出特点:

通用性强:可以处理噪声、混响、低分辨率(2kHz~44.1kHz)和削波(0.1-1.0阈值)等多种语音问题。
一体化处理:在一个模型中集成了多种语音修复功能,无需分别使用不同的工具。
高质量输出:基于神经声码器技术,可以生成高保真的44.1kHz语音。
易于使用:提供了命令行、Python API、桌面应用等多种使用方式。
开源免费:代码完全开源,可以自由使用和修改。

VoiceFixer的工作原理

VoiceFixer主要包含两个核心模块:

分析模块:从退化的语音中提取中间特征。
合成模块:基于神经声码器,将中间特征转换为高质量波形。

这种设计使VoiceFixer能够灵活处理各种语音问题,同时保证输出语音的高保真度。

VoiceFixer工作流程

如何使用VoiceFixer

VoiceFixer提供了多种使用方式,以适应不同用户的需求:

命令行使用

首先通过pip安装VoiceFixer:

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

然后可以使用以下命令处理单个文件:

voicefixer --infile input.wav --outfile output.wav

也可以批量处理文件夹:

voicefixer --infolder /path/to/input --outfolder /path/to/output

VoiceFixer提供了3种运行模式:

模式0:原始模型(默认推荐)
模式1:添加预处理模块(去除高频)
模式2:训练模式(可能在某些严重退化的真实语音上有效)

可以通过--mode参数指定运行模式:

voicefixer --infile input.wav --outfile output.wav --mode 1

Python API

VoiceFixer也提供了Python API,方便在代码中调用:

from voicefixer import VoiceFixer

vf = VoiceFixer()
vf.restore(input="input.wav", 
           output="output.wav",
           cuda=False,
           mode=0)

桌面应用

VoiceFixer还提供了基于Streamlit的桌面应用,可以通过图形界面使用:

git clone https://github.com/haoheliu/voicefixer.git
cd voicefixer
streamlit run test/streamlit.py

VoiceFixer桌面应用

VoiceFixer的技术细节

VoiceFixer的核心是一个预训练的神经网络模型,它包含以下几个关键组件:

分析模块:从输入的退化语音中提取中间特征表示。
合成模块:基于44.1kHz通用说话人无关神经声码器,将中间特征转换为高质量波形。
预处理模块:在某些模式下用于去除高频噪声。

VoiceFixer还支持用户自定义声码器,只需实现一个将梅尔频谱图转换为波形的函数即可:

def convert_mel_to_wav(mel):
    """
    :param mel: [batchsize, 1, t-steps, n_mel]
    :return: [batchsize, 1, samples]
    """
    return wav

voicefixer.restore(input="input.wav", 
                   output="output.wav",
                   your_vocoder_func=convert_mel_to_wav)