Для улучшения качества звука существует несколько типов нейросетей, каждая из которых специализируется на определенных аспектах аудиообработки, таких как повышение громкости, шумоподавление, реставрация звука или улучшение качества записи. Вот несколько популярных нейросетевых решений, которые можно использовать для этих целей:

Spleeter (от Deezer)
Это нейросеть, специализирующаяся на разделении аудио на отдельные источники (например, вокал, инструментальные партии и т.д.). Она может быть полезной для улучшения качества звука в миксах, а также для работы с определенными элементами трека, улучшая их разделение и четкость.

Wav2Vec 2.0 (от Facebook AI Research)
Это модель для обработки речи, основанная на трансформерах. Она может улучшать качество речи, восстанавливая детали, которые были потеряны из-за плохой записи или шума. Эта модель широко используется для улучшения качества голосовых записей и подкастов.

OpenUnmix
Это еще один инструмент для отделения вокала от инструментов, созданный для улучшения звукового качества путем минимизации звуковых помех в аудио. Он применяется в музыке и имеет открытый исходный код, что позволяет работать с любыми типами аудиофайлов.

iZotope RX
Хотя это не чистая нейросеть, а комплексный инструмент для аудиоредактирования, в нем используются алгоритмы машинного обучения для обработки и улучшения звука. В частности, iZotope RX используется для шумоподавления, реставрации аудио и улучшения качества записи.

WaveNet (от DeepMind)
Это глубокая нейросеть, предназначенная для генерации и улучшения аудио. В частности, она может использоваться для улучшения качества речи и генерации звуков высокого качества, что делает ее полезной для приложений, связанных с речевыми синтезаторами и улучшением записи.

DeepFilterNet
Это инструмент для шумоподавления, использующий нейросети для выделения звуковых источников и их восстановления. Он может быть полезен для аудио, записанного в шумных условиях.

VoxNet (или другие голосовые нейросети)
Эти нейросети специально разработаны для улучшения качества звука в голосовых сообщениях или разговорах, устраняя шумы и улучшая четкость речи.

Основные типы задач и подходы:
Шумоподавление: модели, такие как DeepFilterNet и Wav2Vec 2.0, могут значительно улучшить качество записи, убирая шумы и фоновые помехи.
Реставрация звука: инструменты, такие как iZotope RX, позволяют восстанавливать детали звука, которые были утрачены из-за плохого качества записи.
Сегментация и улучшение микса: решения вроде Spleeter и OpenUnmix помогают улучшить качество аудио, разделяя его на отдельные компоненты, что позволяет уделить внимание каждому элементу записи.
В целом, выбор нейросети зависит от конкретной задачи, будь то улучшение качества записи речи или реставрация музыки.