斯坦福大学新出的AI工具storm，storm的主要功能有哪些，如何使用

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代码：https://github.com/sp-uhh/storm演示：https://www.inf.uni-hamburg.de/en/inst/ab/sp/publications/storm论文：https://arxiv.org/abs/2212.11851StoRM（Stochastic Regeneration Model）是一种创新的语音处理技术，专为提升语音质量和消除回声而设计。这项技术结合了预测模型和基于扩散的生成模型的优势，以生成更清晰、更自然的语音输出。在现实世界的应用中，语音信号常常会受到各种噪声源的干扰，如背景噪声、房间声学效应以及其他环境因素。这些干扰会导致语音质量下降，影响通信的清晰度和可理解性。为了解决这一问题，研究者们开发了StoRM，旨在从受损的语音信号中恢复出干净的语音。StoRM的核心在于其随机再生方法，它首先使用预测模型对受损语音进行初步估计，然后利用这一估计结果指导扩散模型进行进一步的处理。这种方法的优势在于，它能够利用预测模型的准确性来减少生成模型可能引入的不必要伪影，如发声和呼吸声，从而在恶劣的录音条件下也能产生高质量的语音样本。此外，StoRM还通过减少逆向扩散步骤的数量和避免使用复杂的修正器，显著降低了计算负担。这使得StoRM不仅在理论上具有先进性，而且在实际应用中也具有高效性和实用性。在实验中，StoRM在多个标准数据集上的表现均超过了现有的预测性和生成性语音增强方法，显示出其在语音质量、可理解性以及干扰消除方面的卓越性能。源代码和音频示例的公开可用性，也为研究人员和开发者进一步探索和应用StoRM提供了便利。总的来说，StoRM代表了语音增强技术的一个重大进步，它通过巧妙地结合预测和生成方法，为在各种噪声环境下恢复高质量语音提供了一种有效的解决方案。