Hush.

Hush v1.0 噪声抑制模型

Hush 是 Weya AI 自主研发的开源语音增强模型，专为实时语音通话场景设计。它能够从复杂的真实环境音频中精准剥离背景噪声、消除重叠人声干扰，将嘈杂通话转化为清晰可懂的纯净语音，为 Voice AI 系统提供可靠的音频基础。

产品亮点

• 开源架构：完全开源的模型权重与代码，支持自由部署与二次开发，无供应商锁定风险
• 实时低延迟：CPU 端每 10 毫秒音频帧处理时间仅 0.9 毫秒，无需 GPU 即可实现实时降噪
• 轻量高效：模型体积仅约 8 MB，可轻松部署于私有云或本地数据中心
• 人声聚焦：智能分离目标说话人，抑制背景对话与电视噪声，提升 ASR 识别准确率
• 复杂场景训练：基于 10,000+ 小时真实世界噪声数据训练，涵盖交通、工地、咖啡厅等高难度环境

应用场景

• 智能客服中心：为 AI 语音机器人与人工坐席提供清晰通话质量，减少"请重复"等交互摩擦，提升首次解决率
• 金融信贷通话：支持贷后催收、贷款审批等 BFSI 场景，确保嘈杂环境下的合规录音质量与语音识别准确性
• 保险理赔沟通：消除街头、车辆等背景干扰，保障远程查勘与理赔沟通的信息完整传递
• 移动办公通话：过滤咖啡厅、机场、共享办公空间等环境的突发噪声，维持专业商务通话体验

目标受众

Hush 主要面向需要部署 Voice AI 系统的金融科技企业、呼叫中心运营商、智能客服解决方案提供商，以及追求通话质量优化的保险、借贷、催收等 BFSI 行业技术团队。