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sionna

基于TensorFlow的开源通信系统仿真库推动物理层创新

Sionna是一个开源Python库,利用TensorFlow进行数字通信系统的链路级仿真。该项目为物理层研究提供了实用工具,支持GPU加速,并配有多种示例和教程。研究人员和工程师可以通过pip或Docker安装使用。Sionna致力于提升性能和用户体验,为通信系统的开发和优化创造了便利条件。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型
DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本
dc_tts,一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型,使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文,还对不同声音数据进行了深入研究,支持多种语言和数据集,提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型,适用于学术研究和实际应用场景。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
tensorforce - 适用于研究与实操的模块化深度强化学习 TensorFlow 框架
GithubPythonTensorFlowTensorforce开源框架开源项目深度强化学习
Tensorforce 是一个开源的深度强化学习框架,基于TensorFlow构建,具有模块化设计,支持多种算法和环境适配,确保模型移植与编程语言无关。
similarity - 用于度量学习的库,支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库,支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法,可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型,包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练,增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性,或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
tflearn - 深度学习库,简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库,基于TensorFlow构建,提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型,兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
recommenders - 利用TensorFlow构建推荐系统模型的库
GithubKerasTensorFlow Recommenders开源项目推荐系统数据准备模型训练
TensorFlow Recommenders 是一款利用TensorFlow构建推荐系统模型的库。它涵盖了数据准备、模型构建、训练、评估和部署的完整工作流程,基于Keras,旨在为用户提供易学且灵活的体验,能够支持构建复杂模型。只需确保安装TensorFlow 2.x,并使用pip安装即可开始使用。详细的文档和教程能够帮助用户快速入门。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架,提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换,为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备,实现AI能力部署。
tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库,适用于嵌入式系统和物联网设备
C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备
tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU,通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能,在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成,支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型,适合学习和构建神经网络应用。
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。
SigMF - 信号元数据格式标准化 促进跨平台数据共享
GithubSigMF信号元数据格式信号处理开源项目数据共享标准化
SigMF是一种开放的信号元数据格式标准,为信号数据提供统一的描述方法。该标准有助于简化数据共享流程,保存完整的数据采集细节,并支持跨工具的数据互操作。SigMF可在Python、C++和GNU Radio等环境中使用,适用于广泛的信号处理领域。通过标准化元数据格式,SigMF提高了信号数据的可移植性和长期可用性。
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