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ardour

开源专业数字音频工作站软件

Ardour音频制作软件开源项目文档软件开发Github

Ardour是一款开源数字音频工作站(DAW)软件，为音乐制作、录音、编辑和混音提供专业工具。该软件适用于专业音乐人和爱好者，能满足多样化的音频处理需求。Ardour支持多轨录音、非破坏性编辑、MIDI sequencing等功能，并提供丰富的插件支持。用户可在Ardour官网获取详细文档和构建指南，深入了解和使用这个全面的音频制作平台。

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介绍相关项目
FFmpeg - 开源多媒体处理框架 支持编解码转换和流媒体
FFmpegGithub命令行工具多媒体处理开源软件开源项目音视频编解码
FFmpeg是一套开源的多媒体处理框架，包含多个核心库和命令行工具。它支持广泛的编解码器、流媒体协议和容器格式，可用于音频、视频和字幕的处理与转换。FFmpeg提供libavcodec、libavformat等库，以及ffmpeg、ffplay和ffprobe等工具，为多媒体开发提供全面解决方案。
Soundverse AI - 多功能AI音乐创作平台
AI工具AI音乐生成歌词生成语音助手音乐扩展音轨分离
Soundverse AI是一个综合性人工智能音乐平台，集成多种AI工具辅助音乐创作。平台功能包括文本到音乐生成、AI语音助手SAAR、音轨延长、stem分离、歌曲自动完成和歌词生成等。通过简化创作流程，Soundverse AI帮助创作者将想法快速转化为音乐作品，提高创作效率和作品质量。
Kits AI - 专业级AI音乐制作工具集
AI声音混合AI工具AI歌声生成AI母带处理AI音乐工具人工智能声音克隆
Kits AI为音乐制作者提供多样化的人工智能工具,包括AI声音克隆、声音混合、歌声生成和母带处理。平台拥有75种以上经道德采集的AI声音模型,致力于负责任地应用AI技术。无论专业音乐人还是业余爱好者,都能借助Kits AI提高音乐制作效率,实现创意构想,创作出专业品质的音乐作品。
matchering - 智能音频匹配与母带处理工具
GithubMatchering 2.0Python库开源项目母带处理音频匹配音频处理
Matchering 2.0是开源音频处理工具，提供容器化Web应用和Python库。基于目标音轨和参考音轨比对，自动调整RMS、频率响应、峰值振幅和立体声宽度，实现专业级母带处理。支持多种音频格式，可用于风格模仿、专辑统一和音频实验，为音乐制作者提供灵活高效的解决方案。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱，利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性，支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具，nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
wavesurfer.js - 交互式Web音频可视化和播放库
GithubJavaScript库WaveSurfer.jsWeb Audio开源项目波形渲染音频可视化
wavesurfer.js是一个开源的交互式音频波形渲染和播放库，专为Web应用设计。它利用现代Web技术提供音频可视化和播放功能，支持区域标记、时间轴显示和频谱图等多种插件。最新的v7版本采用TypeScript重写，提供类型化API、优化的性能和新插件，适用于各种音频处理需求。
Udio - 一键创作个性化音乐的智能工具
AI工具AI音乐生成Udio个性化音乐创作音乐制作工具音乐社区
Udio是一款AI音乐生成工具，支持通过文字描述创作多种风格的音乐。适用于创作约会歌曲、聚会音乐和冥想曲目等。提供音轨导出和AI音频编辑功能，满足音乐爱好者和专业音乐人需求。平台支持作品分享、音乐发现和创作者社区互动，为音乐创作提供新的可能性。
AudioShake - 智能音频分离与处理解决方案
AI工具AI音频处理AudioShake歌词转录音轨分离音频分析
AudioShake为音频分离和处理提供全面解决方案。平台能将录音拆分为独立音轨，增强音频的互动性和灵活性。适用于混音母带、本地化字幕、互动体验、同步授权和歌词转录等多个领域。其技术受到业界广泛认可，为音频行业注入新活力。
synth-plugin-book - 使用C++和JUCE开发专业音频合成器插件
C++GithubJUCE开源项目软件合成器音频插件开发音频编程
本书全面介绍如何使用C++和JUCE框架开发兼容主流DAW的软件合成器插件。内容涵盖音频插件和合成器编程基础,注重实用性。读者将掌握业界标准工具和音频编程技能,学会创建专业音频插件。适合有志于音频软件开发的程序员和音乐制作人阅读。
dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库
GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理
dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。
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