# 语音处理

Nes2Net 是一个为基础模型驱动的语音反欺诈任务设计的轻量级嵌套架构，具有较低的错误率，适用于音频深度假造检测。该模型在多个数据集上表现优异，预训练模型和代码已在 GitHub 上发布，便于研究人员和开发者使用。适合音频处理和安全领域，主要定位于提高语音识别和反欺诈的效率和准确性。

ClearerVoice-Studio是一个开源的AI驱动语音处理工具包，专为研究人员、开发者和最终用户设计。它提供了语音增强、语音分离、目标说话人提取等功能，并提供了最新的预训练模型以及训练和推理脚本，全部可通过此仓库访问。该工具包以其预训练模型、易用性、全面功能和社区驱动的特点而受到青睐。

resemble-enhance是一个支持语音降噪与增强的AI模型,可以高效去除背景噪声,还原语音细节,提升语音质量。该模型包含降噪模块和增强模块,通过深度学习算法实现语音信号与噪声分离,以及语音品质改善。模型针对高保真44.1kHz语音进行训练,可以输出高品质增强语音。用户可以通过pip安装使用,也可以基于提供的代码定制训练自己的模型。该模型功能强大,使用简单,是提升语音质量的首选方案。

Azen 是一站式 AI 工具集,汇聚多个强大的 AI 模型于一身。它可以帮助创业公司和企业快速部署 AI 解决方案,提高工作效率。Azen 提供图片、对话、语音等 AI 工具,支持图片生成、语音转文字等功能。关键优势是集成多种 AI 模型于一个平台,一份订阅即可无限使用所有工具。定价方面提供不同版本,企业版提供更高级安全和管理功能。总体来说,Azen 可以全面升级企业和创业公司的 AI 流程,是 AI 工具集的最佳之选。

Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台，适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型，包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用，适用于个人和团队使用。