NeuralSVB

NeuralSVB 基于深度学习的歌声美化系统

NeuralSVB AI歌声美化深度学习语音处理音频生成 Github 开源项目

NeuralSVB是一个开源的歌声美化系统，基于深度学习技术自动优化歌唱质量。该系统通过分析和调整音高、音色和表现力，改善歌声效果。项目提供了训练代码、预训练模型和自建数据集PopBuTFy，为歌声合成技术的研究和开发提供了重要资源。

so-vits-svc - 虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能

GithubSinging Voice ConversionSoftVC VITS人工智能模型开源项目热门语音合成

so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。

lora-svc - 开源AI歌声转换系统，结合Whisper和BigVGAN的先进技术

BigVGANGithubLoRASinging Voice ConversionWhisper人工智能开源项目

lora-svc是一个开源的歌声转换系统，集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术，实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程，支持自定义训练和灵活推理，适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。

DiffSinger - 优化歌声合成的浅扩散机制技术

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DiffSinger是一个基于浅扩散机制的高质量歌声合成技术，专注于精准的语调与旋律控制。项目支持多种数据集和加速技术，已获AAAI-2022认可，并提供开源代码及应用实例。

friendly-stable-audio-tools - 改进后的Stable Audio Tools开源框架支持音频生成模型训练和推理

AI音频生成GithubStable Audio开源项目模型训练深度学习音乐生成

该项目是对Stability AI的stable-audio-tools的重构和增强，提供了音频和音乐生成模型的开源代码。重构后的代码提高了可读性和易用性，并新增了评估和使用自训练模型的脚本。项目详细说明了如何训练Stable Audio 2.0等模型，并提供了Stable Audio Open 1.0的使用文档和便捷脚本。此外，项目支持多GPU/节点生成，并集成了Gradio界面用于测试模型。

AI-Song-Cover-RVC - 全流程AI歌曲翻唱工具集

AI歌曲翻唱GithubGoogle ColabRVC开源项目语音合成音频处理

AI-Song-Cover-RVC项目集成了AI歌曲翻唱所需的全套工具。涵盖YouTube WAV文件下载、人声分离、音频分割、模型训练及推理等完整流程。项目支持在Google Colab或Kaggle平台使用，并提供多种工具选项，如AICoverGen和无UI训练模式。附带详细教程，适合音乐爱好者和AI研究者使用。

Diffusion-SVC - 高效实时语音转换系统

AI模型ContentVecDiffusion-SVCGithub开源项目扩散模型语音转换

Diffusion-SVC是一个基于扩散模型的语音转换项目，专注于实现高质量的实时语音转换。该系统以低显存占用、快速训练和推理为特点，并针对浅扩散和实时应用进行了优化。Diffusion-SVC支持多种预训练模型和编码器，适用于不同规模的GPU，可灵活搭配使用。通过与其他声学模型级联，系统能进一步提升音频质量并降低性能消耗，为语音转换技术带来新的可能性。

vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具

GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离

这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包，通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行，并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型，非常适用于需要高质量音频源分离的应用。

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架实现实时变声和快速模型训练

GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练，只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持，并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征，有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练，并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观，内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高，性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速，适用于不同用户需求，是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。

versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具适用多种类型和采样率

AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率

AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目，旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型，支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作，方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新，为音频处理技术提供了新的解决方案。

resemble-enhance - 语音增强工具提升音质消除噪音

AI工具GithubResemble Enhance开源项目语音增强降噪音频处理

Resemble Enhance是一款开源的AI语音增强工具，通过去噪和增强提高语音质量。它包含去噪器和增强器两个模块，使用44.1kHz高质量语音数据训练。该工具支持命令行操作和Web演示，可轻松安装使用。此外，还提供了训练自定义模型的功能，适用于有特定需求的用户。

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