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。

SOME - 快速精准的歌声转MIDI工具支持自定义模型训练

AI音乐GithubMIDI提取器SOME开源项目歌声转MIDI音乐技术

SOME是一个开源的歌声转MIDI序列工具，专为音乐制作和AI歌声合成设计。它具有处理速度快、资源需求低的特点，支持自定义训练。SOME能生成非整数MIDI值，适用于DiffSinger的方差标注。通过预训练模型，SOME可用于生成MIDI文件或处理DiffSinger数据集。该项目遵循MIT许可证，为相关领域提供了高效的解决方案。

Audio Enhancer - 用人工智能技术提升音频质量的在线平台

AI工具AI技术注册用户账户音质改善音频增强

Audio Enhancer是一个基于人工智能的音频处理平台，专注于AI音频处理和智能降噪。该平台提供网页版和移动应用，用户可通过注册使用其服务，体验高效的音质优化解决方案。Audio Enhancer设有多种定价方案，并开放联盟计划，为音频制作者和普通用户提供简便的音频质量提升工具。无论是去除噪音还是提高整体音质，Audio Enhancer都能满足专业人士和日常用户的需求。

AI-YinMei - 开源多功能AI虚拟主播系统

AI虚拟主播Github吟美开源项目直播互动绘画功能语音合成

AI-YinMei是一个开源的智能虚拟主播系统，整合了多种AI技术，包括大语言模型、语音合成和绘画生成。系统提供聊天、唱歌、绘画、跳舞等功能，并支持场景切换和表情控制，实现与观众的实时互动。该项目适用于B站等直播平台，为虚拟主播和内容创作者提供全方位的AI辅助工具。

lp-music-caps - 音乐自动标注与描述生成技术

GPT-3.5GithubLP-MusicCaps开源项目跨模态编码器音乐标题生成音频到文本

LP-MusicCaps项目开发了一种音乐自动标注和描述生成的新方法。该方法首先利用GPT-3.5 Turbo将音乐标签转换为描述,然后训练跨模态模型实现音频到描述的直接生成。项目提供了开源预训练模型、数据集和演示,为音乐内容分析和检索领域提供了创新解决方案。

dreamtalk - 音频驱动的表情丰富说话头像生成系统

AI表情生成DreamTalkGithub开源项目扩散模型生成说话人头像音频驱动

DreamTalk是一个创新的音频驱动说话头像生成系统，采用扩散概率模型技术。该系统能生成高质量、表情丰富的说话头像视频，适应多种说话风格。DreamTalk在处理歌曲、多语言语音、噪声音频和非常规肖像等多样化输入时表现优异。通过结合扩散概率模型，DreamTalk实现了准确的唇形同步和生动的面部表情，为不同说话风格提供了灵活支持。

Verbi - 灵活的开源语音助手框架支持多模型实验与对比

API集成GithubVerbi开源项目模块化设计语音助手

Verbi是一个开源的模块化语音助手框架，允许在语音转文字、响应生成和文字转语音等组件中灵活切换不同模型。项目集成了OpenAI、Groq和Deepgram等API，并支持本地模型接入。其易于配置的特性和模块化结构，使Verbi成为测试、比较不同语音助手技术的理想平台，适用于开发者、研究人员和技术爱好者。

PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成

GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成

PL-BERT，一种创新的音素级预训练语言模型，通过预测掩码音素对应的字形，有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估，其合成语音质量在面对非模型文本时，较传统方法有明显提高，推动了语音合成技术的进步。

speech-driven-animation - 语音驱动的端到端面部动画合成模型

GithubSpeech-Driven Animation人脸合成开源项目深度学习视频动画语音驱动

Speech-Driven Animation是一个开源项目，实现语音驱动的端到端面部合成模型。该项目根据输入图像和音频生成面部动画视频，支持GRID、TIMIT和CREMA等预训练模型。通过API可输入自定义音频和图像，输出同步动画视频。项目还提供音频和视频编码器，可用于特征提取和分类任务。

ChatTTS_Speaker - AI语音合成稳定性评估与特征标记工具

ChatTTSGithub声纹识别开源项目稳定性评估音色打标音色评分

ChatTTS_Speaker项目基于ChatTTS开发，专注于AI合成语音的稳定性评估和特征标记。项目利用ERes2NetV2模型对2600个音色进行评分，评估包括长句、多句和单句的稳定性，以及音色的性别、年龄和特征识别。提供音色下载功能和详细的评分参数解释，为AI语音合成研究和应用提供有价值的参考数据。

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