AI 音频检测与修复工具
- AI 检测: 独立检测页面，检测音频是否由 AI 生成，支持 v1.0/v1.1/v1.2 三版本算法，A/B 对比分析
- 音频修复: 修复 AI 音频的常见问题（毛刺、撕裂、数字伪影等），支持 v1.0~v2.4a 多版本算法
- 智能缓存: 上传层按文件 hash 去重，修复结果按文件+算法+参数三重匹配命中，避免重复上传和冗余计算
- 任务取消: 全栈取消机制（前端按钮 + 后端 cancel_task），卡住任务可随时终止
- AB 对比: 独立对比页面，播放服务器缓存的原始与修复后音频，实时切换对比
- 后端处理: Python 后端高性能处理（numpy+scipy 自研 DSP），流式频谱处理支持 60min 音频 @ 4GB RAM
- 实时进度: WebSocket 实时推送任务进度，自动降级到 HTTP 轮询
- Android 支持: 通过 Termux 在 Android 设备上运行完整后端
- 前端: React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS
- 后端: Python 3.10+ (pyright strict mode 类型检查) + FastAPI + SQLite + WebSocket
- 音频处理: Web Audio API / NumPy + SciPy (librosa 已移除，使用自研 dsp_utils)
- 包管理: uv（桌面端）/ pkg + pip（Android）
- 类型检查: pyright strict mode（核心基础设施），算法模块按需降级
- Node.js >= 18
- Python >= 3.10
- uv（推荐）或 pip
# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"npm installnpm run devcd backend
uv venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -r requirements.txt
python main.py后端启动后访问 http://localhost:8000，API 文档 http://localhost:8000/docs
如需使用 PM2 管理后端进程：
# 确保已安装 PM2
npm install -g pm2
# 启动后端（项目根目录）
pm2 start ecosystem.config.cjs
# 查看状态
pm2 status
# 重启
pm2 restart sono-backend
# 停止
pm2 stop sono-backend注意：
ecosystem.config.cjs已从 .gitignore 中移除，请根据需要修改其配置。
npm run build详细指南请参阅 docs/android.md。
- 从 GitHub Releases 下载
release_android.tar.gz - 传输到手机，在 Termux 中执行：
tar -xzf release_android.tar.gz && cd sono-android && bash setup_android.sh- 之后每次启动：
cd sono-android && ./start_android.sh - 手机浏览器访问 http://localhost:8000
npm run build
bash scripts/build_android_release.sh| 特性 | 桌面端 | Android |
|---|---|---|
| 包管理 | uv + venv | pkg + pip（系统级） |
| numpy/scipy | pip 预编译 wheel | pkg 预编译 |
| noisereduce | 可用 | 不可用，回退内置频谱算法 |
| pedalboard | 可用 | 不可用，回退 scipy 滤波算法 |
| librosa | 可用(仅训练) | 不需要，已用自研 dsp_utils 替代 |
| 前端访问 | 开发服务器 | FastAPI 静态文件服务 |
- 上传音频文件（支持 WAV、MP3、FLAC 等格式）
- 查看 AI 检测分析结果
- 选择修复算法版本和修复模式
- 应用修复并对比前后效果
- 下载修复后的音频文件
- v1.0: 基础 AI 检测算法
- v1.1: 多维特征分析 + 混合创作判定
- v1.2: 增强版特征分析，更精准的 AI 检测
- v1.0: 基础修复算法，稳定可靠
- v1.1: 多频段压缩、自适应降噪、响度归一化（pedalboard 可选，缺失时自动降级到 scipy）
- v1.2: 深度学习辅助修复、智能谐波增强、自适应响度优化
- v2.0: 移动端优化版，自适应采样率，频域合并优化
- v2.1: 移动端优化升级版，增强降噪和清晰度
- v2.2: 频谱超分辨率 + 谐波增强 + 位深增强，完整处理管线
- v2.2a: v2.2 轻量版，减少峰值内存占用
- v2.3: 子带处理 + 频谱分组优化，更精细的频域控制
- v2.3a: v2.3 轻量版，流式频谱处理，60min 音频 @ 4GB RAM
- v2.4: 增强频谱修复 + 自适应多频段压缩
- v2.4a: v2.4 轻量版，当前推荐版本
- AI 检测功能独立为专属页面，支持本地文件与服务端音频 A/B 对比分析，检测时间可追溯
- 移除浏览器修复通道及 Web Worker（后端修复速度和质量已全面超越浏览器端 DSP）
- 移除
audioRepairWorker.ts（889 行 JS DSP）、highFrequencyEnhancer.ts、DownloadButton.tsx等死代码 - 简化
PlayMode类型、DownloadModal、AudioPlayer等组件，移除浏览器分支
- 修复播放闭包过期导致 streaming 播放失效的根因问题，大文件加载后可立即播放
- 频谱从128段精简至32段并增加频率/分贝坐标刻度，90fps 流畅渲染
- 服务器数据独立获取，后端连接即获取内存/存储信息
- 音频卡片解析时顺时针渐变高亮动画；解析中替换文件增加取消令牌保护
- v2.2/v2.2a: 频谱超分辨率 + 谐波增强 + 位深增强
- v2.3/v2.3a: 子带处理 + 流式频谱处理，60min 音频 @ 4GB RAM
- v2.4/v2.4a: 增强频谱修复 + 自适应多频段压缩，当前推荐版本
.
├── src/ # 前端源代码
│ ├── components/ # React 组件
│ ├── hooks/ # 自定义 Hooks
│ ├── pages/ # 页面组件
│ ├── services/ # API 服务 + WebSocket
│ └── utils/ # 工具函数
├── backend/ # 后端源代码
│ ├── api/ # API 路由（含 WebSocket）
│ ├── services/ # 业务逻辑
│ │ ├── ws_manager.py # WebSocket 连接管理器
│ │ └── ... # 音频处理服务
│ ├── training/ # 训练工具
│ ├── requirements.txt # 桌面端依赖
│ └── requirements_android.txt # Android 依赖
├── scripts/ # 开发构建脚本
│ ├── build_android_release.sh # PC端打包Android发布包
│ └── build_android.sh # Termux端完整构建部署
├── deploy/ # 运行时部署脚本（打包进Android发布包）
│ ├── setup_android.sh # Termux 一键部署
│ └── start_android.sh # Termux 启动脚本
├── docs/ # 文档
│ └── android.md # Android 部署详细指南
├── pyproject.toml # Python 类型检查配置 (pyright strict)
├── public/ # 静态资源
└── dist/ # 构建输出
MIT