低带宽人声缺少部分频段，普通放大音量不会把这些信息找回来。VoiceFixer 用神经网络重建语音外观，可作为旧录音修复候选；补出的高频是模型估计，不能当原始声音证据。下面保留原件做对照，未运行模型。
先确认是人声退化任务
将自有旧人声另存为 original.wav，保留原始文件不覆盖。选取含清晰词语、气声和停顿的片段，记录低带宽、混响或削波现象。项目面向语音，混合音乐和多个人同时说话不是这篇的预期输入。已有清晰高频的录音不应为了“升级音质”默认重建。
先使用默认修复模式
from voicefixer import VoiceFixer
model = VoiceFixer()
model.restore(input="original.wav", output="restored.wav",
cuda=False, mode=0)官方示例将 mode=0 作为默认建议，mode=1 增加去除高频的预处理，mode=2 属于不同模型模式；编号不是修复强度的线性等级。cuda=False 只是明确不请求 GPU 加速，不是速度或内存保证。安装和权重下载按官方 README 完成。
把清楚和保真分别听
匹配播放响度后交替听原版与修复版：先确认词语、数字和人名没有改变，再听齿音是否刺耳、尾音是否拖长、停顿是否出现人工声。输出采样率提高不能证明真实频带恢复。若声音更亮但词尾像另一音节，不应把它作为忠实转录依据。
只把修复候选用于适合的交付
保留输入、参数和输出，不删除原录音。可为演示或听辨提供候选版本，但司法、档案或需要原始证据的场景必须说明处理过程。明显失真时先选择更短的纯人声片段；仍异常就使用原件和传统均衡处理，不强行把输出标为修复成功。下一步让不知版本顺序的听者对照确认可懂度与音色。
参考资料
依据 2026-10-03 读取的官方资料整理：官方文档 1。
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