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语音降噪新选择｜FRCRN语音降噪-单麦-16k镜像助力高质量数据构建

1. 引言：高质量语音数据的构建挑战

在当前AI语音模型快速发展的背景下，构建高质量、纯净且标注准确的语音数据集成为训练高性能语音合成（TTS）和语音识别（ASR）系统的关键前提。然而，原始音频通常包含背景噪声、多人语音干扰以及非目标说话人片段，严重影响后续建模效果。

传统手动清洗方式效率低下，难以应对大规模数据处理需求。为此，自动化语音降噪与数据预处理方案应运而生。本文将围绕FRCRN语音降噪-单麦-16k镜像展开，详细介绍如何利用该预置模型镜像高效完成从原始音频到结构化标注数据的全流程构建。

该镜像基于达摩院ModelScope平台的damo/speech_frcrn_ans_cirm_16k模型封装，专为16kHz采样率的单通道语音设计，具备出色的非平稳噪声抑制能力，特别适用于游戏解说、教学视频、访谈录音等复杂场景下的语音增强任务。

2. 环境部署与快速推理

2.1 镜像部署与环境准备

FRCRN语音降噪镜像已在主流AI开发平台上架，支持一键部署。推荐使用具备NVIDIA GPU（如4090D）的实例以获得最佳性能。

部署完成后，按以下步骤进入运行环境：

# 1. 进入Jupyter或终端环境 # 2. 激活专属conda环境 conda activate speech_frcrn_ans_cirm_16k # 3. 切换至工作目录 cd /root # 4. 执行一键推理脚本 python 1键推理.py

该脚本默认会读取/root/input_dir目录下的.wav文件，并将降噪后的音频输出至/root/output_dir，极大简化了调用流程。

2.2 FRCRN模型技术原理简析

FRCRN（Full-Resolution Complex Residual Network）是一种基于复数域建模的深度神经网络架构，其核心优势在于：

• 复数频谱重建：直接对STFT后的实部与虚部分别建模，保留相位信息，提升语音自然度。
• 全分辨率特征提取：采用U-Net结构但避免下采样导致的信息损失，保持时频分辨率。
• CIRM掩码学习：使用压缩交互式比率掩码（Compressed Interleaved Real-Mask），更精准地分离语音与噪声。

相比传统Wiener滤波或LSTM-based方法，FRCRN在低信噪比环境下表现尤为突出，能有效去除空调声、键盘敲击、背景音乐等常见干扰。

3. 构建标准化语音处理流水线

虽然镜像提供了一键推理功能，但在实际项目中，我们往往需要构建完整的端到端处理流程。以下是一个可扩展的工程化实践框架。

3.1 数据目录初始化

首先建立清晰的数据组织结构，便于后续管理：

import os base_dir = "./" directories = ["input_dir", "denoised_dir", "output_dir"] for directory in directories: dir_path = os.path.join(base_dir, directory) if not os.path.exists(dir_path): os.makedirs(dir_path) print(f"文件夹 '{dir_path}' 已创建。") else: print(f"文件夹 '{dir_path}' 已存在。")

最终形成如下结构：

./ ├── input_dir/ # 原始带噪音频 ├── denoised_dir/ # 降噪后音频 └── output_dir/ # VAD切分后的小段语音

3.2 自动化语音降噪处理

使用ModelScope提供的管道接口调用FRCRN模型进行批量处理：

import os from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks # 初始化降噪管道 ans_pipeline = pipeline( Tasks.acoustic_noise_suppression, model='damo/speech_frcrn_ans_cirm_16k' ) input_folder = "./input_dir" output_folder = "./denoised_dir" if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for audio_file in os.listdir(input_folder): if audio_file.endswith(".wav"): input_path = os.path.join(input_folder, audio_file) output_path = os.path.join(output_folder, audio_file) result = ans_pipeline(input_path, output_path=output_path) print(f"已处理: {audio_file}")

提示：若输入为MP4或其他格式，请先使用FFmpeg或FileConverter工具转换为WAV格式：

bash ffmpeg -i video.mp4 -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 audio.wav

3.3 基于VAD的语音切片分割

降噪后需通过语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）将长音频切分为独立语句片段，便于后续标注与训练。

from modelscope.pipelines import pipeline from pydub import AudioSegment import os inference_pipeline = pipeline( task=Tasks.voice_activity_detection, model='damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch' ) audio_folder = "./denoised_dir" output_folder = "./output_dir" if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) for audio_file in os.listdir(audio_folder): if audio_file.endswith(".wav"): audio_in = os.path.join(audio_folder, audio_file) result = inference_pipeline(audio_in=audio_in) audio = AudioSegment.from_file(audio_in) for i, (start_ms, end_ms) in enumerate(result["text"]): segment = audio[start_ms:end_ms] segment.export( os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(audio_file)[0]}_{i}.wav"), format="wav" ) print(f"已完成切片: {audio_file}")

此步骤生成大量短语音片段，每个代表一句完整表达，是构建语音数据集的基础单元。

4. 说话人一致性过滤与数据净化

即使经过降噪和切片，仍可能存在其他人物语音混入的情况（如对话、弹幕配音等）。为确保数据纯净，需引入说话人验证（Speaker Verification, SV）模块进行筛选。

4.1 构建参考样本与多线程比对

选取一段确认为目标说话人的高质量音频作为“参考模板”，其余片段与其比对相似度。

import concurrent.futures from modelscope.pipelines import pipeline from tqdm import tqdm import os sv_pipeline = pipeline( task='speaker-verification', model='damo/speech_eres2net_base_250k_sv_zh-cn_16k-common' ) reference_audio = "./output_dir/甜药教学_希尔.wav_3.wav" audio_folder = "./output_dir" audio_files = [ os.path.join(audio_folder, f) for f in os.listdir(audio_folder) if f.endswith(".wav") and f != os.path.basename(reference_audio) ] def verify_and_remove(audio_file): try: result = sv_pipeline([reference_audio, audio_file]) if result["text"] != "yes": os.remove(audio_file) except Exception as e: print(f"处理失败 {audio_file}: {e}") with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as executor: futures = [executor.submit(verify_and_remove, f) for f in audio_files] for _ in tqdm(concurrent.futures.as_completed(futures), total=len(futures)): pass

该过程可显著提升数据集中目标说话人的纯度，避免模型学习到错误的声学特征。

5. 自动生成文本标注与数据格式化

最后一步是对每段语音自动生成对应的文字内容，形成“音频-文本”配对数据。

5.1 使用Paraformer进行自动语音识别（ASR）

from modelscope.pipelines import pipeline import os import shutil asr_pipeline = pipeline( task=Tasks.auto_speech_recognition, model='damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch' ) character_name = "甜药" parent_dir = f"./Data/Apex/audio/wavs/{character_name}" output_list = "./Data/Apex/filelists/Apex.list" os.makedirs(parent_dir, exist_ok=True) file_number = 0 for root, _, files in os.walk("./output_dir"): for wav_file in [f for f in files if f.endswith(".wav")]: wav_path = os.path.join(root, wav_file) new_wav_name = f"{character_name}_{file_number}.wav" new_wav_path = os.path.join(parent_dir, new_wav_name) # 复制音频 shutil.copy2(wav_path, new_wav_path) # ASR识别 asr_result = asr_pipeline(audio_in=wav_path) text = asr_result.get("text", "").strip() # 写入列表文件 with open(output_list, 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f"{new_wav_path}|{character_name}|ZH|{text}\n") print(f"已标注: {new_wav_name} -> {text}") file_number += 1

输出格式符合Bert-VITS2等主流TTS框架要求，也可根据需求调整字段顺序适配其他模型。

6. 总结

本文系统介绍了基于FRCRN语音降噪-单麦-16k镜像的高质量语音数据构建全流程，涵盖环境部署、语音降噪、VAD切片、说话人过滤与自动标注五大关键环节。

通过结合ModelScope平台多个SOTA模型（FRCRN、FSMN-VAD、E-Res2Net、Paraformer），实现了从原始音频到结构化训练数据的自动化处理，大幅降低人工成本，提升数据质量与一致性。

该方案尤其适用于个性化语音克隆、虚拟偶像训练、客服语音合成等需要高保真单人语音数据的场景。未来随着GPU加速支持的完善，处理效率将进一步提升，推动AI语音应用更快落地。

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