VoiceFixer音频修复工具：让受损语音重获清晰

【免费下载链接】voicefixerGeneral Speech Restoration项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voicefixer

你是否曾经因为录音质量不佳而烦恼？那些被噪音淹没的会议录音、因设备老化而失真的珍贵语音，现在都可以通过VoiceFixer获得专业级的修复效果。这款基于深度学习的语音修复工具能够智能去除背景杂音、增强语音清晰度，让每一段受损的声音都恢复应有的品质。

常见音频问题与痛点

历史录音的保存困境老唱片、磁带等历史录音随时间推移出现音质退化，高频信息丢失导致声音沉闷，背景噪音严重影响听觉体验。

日常录音的质量挑战会议录音中的空调声、键盘敲击声干扰，户外录制时的交通噪音、风声等环境干扰，采访录音中的人声重叠问题。

设备故障导致的音质损失麦克风接触不良产生的电流声和爆音，录音设备老化导致的音频失真，存储介质损坏造成的音频信息丢失。

VoiceFixer的智能修复方案

VoiceFixer采用先进的深度学习算法，通过分析音频的频谱特征，精准识别语音信号与干扰噪音。它能够重建被破坏的频率成分，分离有用信号与环境噪音，增强语音谐波结构，从而提升语音的自然度和清晰度。

核心功能与技术优势

三大修复模式灵活选择

原始模式（Mode 0）：适用于轻微噪音问题，快速处理保持音频原有特征
增强模式（Mode 1）：针对普通背景噪音，提供更深入的音频处理能力
训练模式（Mode 2）：专门应对严重受损的老旧音频，能够重建丢失的音频信息

高效的频谱重建技术VoiceFixer能够智能分析音频频谱，识别并修复受损的频率成分。从上图的频谱对比可以看出，修复后的音频在频率分布和能量强度上都得到了显著改善。

实战操作指南

环境配置步骤

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/voicefixer cd voicefixer pip install -e .

Web界面快速上手

通过简洁的Web界面，用户可以轻松上传音频文件并选择适合的修复模式。界面支持WAV格式文件上传，提供三种不同的推理模式选项，并显示修复前后的音频播放对比。

批量处理效率优化对于大量音频文件的修复需求，可以采用批处理方式：

import os from voicefixer import VoiceFixer fixer = VoiceFixer() audio_folder = "your_audio_directory" output_folder = "repaired_audio_directory" os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) for filename in os.listdir(audio_folder): if filename.endswith(".wav"): input_path = os.path.join(audio_folder, filename) output_path = os.path.join(output_folder, filename) if "old" in filename.lower(): mode = 2 else: mode = 1 fixer.restore(input_path, output_path, mode=mode)