NovaSR – 开源音频超分模型，能将低音质转换为高音质音频

NovaSR的主要功能

• 音质提升：将电话音质（16kHz）转换为录音室级音质（48kHz），增强声音的清晰度和临场感。
• 实时处理：在单张 A100 GPU 上可实现 3600 倍实时处理速度，适合实时音频增强场景。
• 端侧部署：模型仅 52KB，可轻松嵌入 TWS 耳机、智能手表等设备，实现低功耗、无延迟的音质增强。
• 数据集增强：模型可用于提升低采样率音频数据集的音质，统一音频标准。
• 语音修复：适用播客老录音翻新、会议录音提质等场景。

NovaSR的技术原理

• 频谱学习：模型通过学习大量高品质音频的频谱规律，掌握不同采样率音频之间的差异和关联。
• 高频重建：当输入低采样率音频（如 16kHz）时，NovaSR 用神经网络预测、生成原本缺失的高频部分（16kHz~24kHz），将音频提升到 48kHz。
• 轻量架构：NovaSR 采用极简的网络架构，仅包含少于 10 个小型卷积层和 Snake 激活函数，基于 BigVGAN 设计，兼顾模型大小和音质表现。
• 高效推理：通过优化网络结构和计算流程，NovaSR 实现了极高的推理速度，可在普通设备上快速运行。

NovaSR的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/ysharma3501/NovaSR
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/YatharthS/NovaSR

NovaSR的应用场景

• 语音和内容创作：模型能提升播客、会议录音和自媒体语音的音质，改善用户体验。
• TTS 和 ASR 工程：增强 TTS 输出的清晰度，提升低采样率音频数据集的音质，优化语音识别效果。
• 通信和实时系统：在 VoIP、客服通话和直播语音链路中实时提升音质，降低算力成本。
• 音频数据集增强：模型能将低采样率音频数据集高清化，便于后续音频分析和机器学习任务。
• 端侧设备：模型能集成到 TWS 耳机、智能手表等设备中，实现低功耗、无延迟的音质增强。