DeepFilterNet 是一個全頻段音頻低複雜度語音增強框架。
這個框架支持Linux、macOS 和Windows，該框架的結構如下：
libDF包含用於數據加載和增強的Rust 程式碼DeepFilterNet包含DeepFilterNet 代碼訓練、評估和可視化，以及預訓練的模型權重pyDF-data包含一個libDF 數據集功能的Python 封裝，並提供一個PyTorch 數據加載器。ladspa包含一個LADSPA 外掛，用於實時抑制噪音。models包含在DeepFilterNet（Python）或libDF/deep-filter（Rust）中使用的預訓練。
使用方法
deep-filter
從Release 頁面下載預編譯的二進製文件，可以使用 deep-filter 來抑制嘈雜的.wav 音頻文件的噪音。目前，只支持採樣率為48kHz 的wav 档案。
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
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