modelscope-funasr有没有人声提取降噪模型的推荐？

在ModelScope-FunASR中，虽然没有直接提到“人声提取降噪模型”的具体推荐，但根据知识库中的相关信息，可以为您提供以下解决方案和建议：

1. FunASR工具包的功能扩展

ModelScope-FunASR是一个基于PyTorch的语音处理工具包，支持多种语音任务，例如语音识别、语音合成等。尽管FunASR本身可能未明确标注“人声提取降噪”功能，但其模块化设计允许用户通过自定义模型或结合其他工具实现类似功能。

• 安装FunASR：您可以按照以下步骤安装FunASR工具包：

  git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
  cd FunASR
  pip install -r requirements.txt
  pip install funasr[clip]
  

  安装完成后，可以通过以下命令验证是否成功：

  python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"
  

• 探索预训练模型：FunASR支持加载多种预训练模型，您可以查看其模型库，寻找与人声分离或降噪相关的模型。

2. 结合百炼平台的多模态模型

如果您需要更专业的人声提取和降噪功能，可以考虑使用阿里云百炼平台上的相关模型。例如：

• 悦动人像EMO 和 灵动人像LivePortrait 模型专注于视频生成，但它们依赖于高质量的音频输入，因此可能包含音频预处理模块（如降噪）以提升生成效果。
• Sambert语音合成模型 支持通过SSML标记语言控制声音的断句、停顿和情绪，同时提供时间戳输出功能，可用于驱动虚拟人口型或制作字幕。这种能力可能间接涉及音频清理和优化。

3. 推荐的降噪与人声分离工具

如果FunASR和百炼平台无法完全满足需求，您还可以尝试以下方法：

• 开源工具集成：

  • 使用 noisereduce 或 librosa 等Python库进行音频降噪。
  • 结合 spleeter 工具实现人声与背景音乐的分离。

• CLIP模型的应用： ModelScope提供的CLIP模型可用于多模态数据处理，例如图文检索和表征提取。虽然CLIP主要用于视觉和文本领域，但其嵌入向量生成能力可辅助音频特征分析。

4. 重要提醒

• 硬件要求：确保您的环境满足Python 3.7及以上版本，并正确安装PyTorch及其他依赖项。
• 免费额度：百炼平台为新用户提供一定免费额度（如1800秒的视频生成时长），请合理规划资源使用。
• 定制化开发：如果现有模型无法满足需求，建议联系阿里云技术支持团队，探讨定制化解决方案。

希望以上信息对您有所帮助！如有进一步问题，请随时告知。