事情是这样的。之前有个老师录制讲稿，说是在教室里录，背景噪音太大，一会是风扇声，一会是楼下拔河。我想着有没有办法处理一下。

我试了几个工具，发现阿里达摩院开源了一个语音降噪模型，效果挺好，但用起来得写代码，对非技术人员不太友好。

我就想着，如果改进一下，这东西能不能做成谁都能用的？

于是就有了 ErTing。

先说清楚

ErTing 本身不做降噪算法。降噪的核心能力完全来自阿里达摩院开源的 speech_zipenhancer_ans_multiloss_16k_base 模型，挂在 ModelScope 上。

ErTing 做的事很简单，就是给这个模型包了一层皮，做成命令行、桌面程序、网页三种界面，让你不用写代码也能用。

算法是人家的，界面是我写的。

这里要专门感谢阿里达摩院把这个模型开源出来。好东西不应该只留在实验室里，能让更多人用上才是正事。

安装过程

代码在 GitHub 上，GPL-3.0 协议。

https://github.com/cycleuser/ErTing

已经发到 PyPI 了，直接 pip install 就行。

pip install erting

能干啥

简单说，就是把有噪音的音频变干净。

你扔进去一个 MP3、MP4、甚至视频文件，它出来就是一个干净的 WAV 文件。背景里的空调声、马路声、咖啡馆的嘈杂声，都能去掉大半。

不需要你懂什么采样率、频谱分析、傅里叶变换。你只需要知道输入和输出就行了。

怎么用

三种方式，看你喜欢哪种。

命令行装好之后，终端里敲一行：

erting input.mp3

完事。输出文件就叫 input_clean.wav。想指定输出路径加个 -o 参数，想看详细日志加个 -v，想脚本里用加个 --json 输出 JSON 格式。

桌面程序：

erting-gui

弹出来一个窗口，点 Add Files 选文件，可以一次选一堆，也可以直接选整个文件夹。然后点 Start Denoising，等着就行。进度条会告诉你处理到哪了，成功失败都标得清清楚楚。

网页：

erting-web

浏览器打开 localhost:5001，上传文件，处理完直接下载。适合不想装东西、就想试一把的人。

技术细节

底层用的是阿里的模型，从 ModelScope 自动下载。音频格式转换靠的是 ffmpeg。

这东西跑在本地，不需要联网上传你的音频。隐私这块不用担心。

缺点也有。模型第一次运行会自动下载，大概几百兆，得等一会儿。处理速度取决于你的 CPU，没有 GPU 的话会慢一些，但能用。

写这玩意儿没图别的，就是觉得阿里开源了好东西，应该有人把它做得好用一点。做播客的、录访谈的、拍视频的，谁还没遇到过背景噪音的烦心事呢。

要是觉得好用，给个 star。要是觉得不好用，提个 issue 也行。

就这样。

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