NovaSR 功能的核心在于其在涵盖语音、音乐和环境声音的各种数据集上的复杂训练，使其能够以卓越的保真度处理各种音频降级场景。该模型采用了诸如轻量级卷积层和残差连接等先进技术，在保持时间动态和最小化相位失真或不自然混响等伪影的同时提升频率。用户受益于其即插即用特性，该特性由流行框架中简单的推理脚本支持，允许在 Python 环境中快速部署，甚至通过 ONNX 导出在基于浏览器的应用程序中部署，从而普及了对工作室级音频增强的访问。
NovaSR 不仅以其微小的占位面积而著称，还以其推理速度脱颖而出，即使在消费级硬件上也能近乎实时地处理音频流，这为直播、语音助手和档案修复项目中的创新用途开辟了道路。其开源性质促进了社区贡献，正在进行的开发集中在多语言支持、抗噪性以及通过 CUDA 或 WebGPU 等平台实现的硬件加速。随着沉浸式媒体和电话会议时代对音频需求的增长，NovaSR 定位于寻求在不影响性能或便携性的情况下提升音质的开发人员和音频爱好者的重要工具。
