DeepFilterNet —— 语音增强框架

DeepFilterNet 是一个全频段音频低复杂度语音增强框架。

这个框架支持 Linux、macOS 和 Windows，该框架的结构如下：

• libDF 包含用于数据加载和增强的 Rust 代码
• DeepFilterNet 包含 DeepFilterNet 代码训练、评估和可视化，以及预训练的模型权重
• pyDF-data 包含一个 libDF 数据集功能的 Python 封装，并提供一个 PyTorch 数据加载器。
• ladspa 包含一个 LADSPA 插件，用于实时抑制噪音。
• models 包含在 DeepFilterNet（Python）或 libDF/deep-filter（Rust）中使用的预训练。

使用方法

deep-filter

从 Release 页面下载预编译的二进制文件，可以使用 deep-filter 来抑制嘈杂的 .wav 音频文件的噪音。目前，只支持采样率为 48kHz 的 wav 文件。

USAGE: deep-filter [OPTIONS] [FILES]... ARGS: <FILES>... OPTIONS: -D, --compensate-delay Compensate delay of STFT and model lookahead -h, --help Print help information -m, --model <MODEL> Path to model tar.gz. Defaults to DeepFilterNet2. -o, --out-dir <OUT_DIR> [default: out] --pf Enable postfilter -v, --verbose Logging verbosity -V, --version Print version information