DeepFilterNet

用于全频段音频（48kHz）的低复杂度语音增强框架

DeepFilterNet 语音增强实时处理降噪全带宽音频 Github 开源项目

DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频（48kHz）实时语音增强框架，支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块，以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件，用于实时噪声抑制，并提供详细的安装和使用指南，适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。

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介绍相关项目

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习

GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析

audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

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。

wenet - 轻量精准的全栈语音识别解决方案

GithubWeNet安装指南开源工具包开源项目文档语音识别

WeNet项目提供生产就绪的全栈语音识别方案，强调精准与轻量化。项目在多个公共语音数据集上实现了最先进效果。WeNet易于安装和使用，支持Python编程和命令行操作，并兼容多种硬件，包括Ascend NPU。通过借鉴ESPnet和Kaldi等项目，WeNet提供高效的模型训练和部署方式。用户可在GitHub或微信讨论群中参与交流，获取技术支持和项目信息更新。

DN-DETR - 创新查询去噪技术加速目标检测训练

DETRGithub开源项目注意力机制深度学习目标检测计算机视觉

DN-DETR通过创新的查询去噪技术加速DETR目标检测模型训练。该方法仅需50%训练周期即可达到基线模型性能,大幅提高训练效率。项目开源了DN-DETR、DN-Deformable-DETR等多个模型实现,并提供详细的模型库、使用指南和安装说明,便于研究者复现结果或将去噪训练应用于其他模型。

FastDiff - 高效生成高保真语音的快速条件扩散模型

FastDiffGithubPyTorch开源项目条件扩散模型语音合成高保真语音合成

FastDiff项目实现了一种高效生成高保真语音的条件扩散模型。该项目在GitHub上提供了开源实现和预训练模型，支持包括LJSpeech、LibriTTS和VCTK在内的多种数据集。适用于语音合成和神经语音编解码等任务，并支持多GPU并行训练。项目还提供了详细的推理和训练指南，以及预处理工具和训练配置示例。FastDiff代码参考了NATSpeech和Tacotron2等项目，广泛适用于研究和实际应用。

bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成

BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成

BigVGAN-v2是一款神经网络声码器，支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理，采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练，提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成，提供便捷的使用方式和交互式演示。

openvino-plugins-ai-audacity - OpenVINO驱动的Audacity AI音频处理插件

AI插件AudacityGithubOpenVINO开源软件开源项目音频处理

这个开源项目为Audacity开发了一系列基于AI的音频处理插件。包含音乐分离、降噪、音乐生成与延续以及语音转写等功能。插件使用OpenVINO技术，支持在本地CPU、GPU或NPU上运行，无需网络连接。这些功能可显著提升音频编辑效率和质量。项目采用GPL v3开源协议，适用于Windows和Linux系统。目前提供音乐分离、降噪、AI音乐生成和Whisper语音转写四大功能。开发者欢迎用户反馈和贡献代码，持续改进插件性能。

encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器

EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码

EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器，采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量，支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩，还能与MusicGen模型结合进行音乐生成，体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。

audiomentations - 使用于深度学习的高级音频数据增强库

AudiomentationsGithubPyPIPython开源项目深度学习音频数据增强

Audiomentations是一个用于音频数据增强的Python库，专为提升深度学习模型性能而设计。该库支持单声道和多声道音频，能够集成到Tensorflow/Keras或Pytorch等训练管道中。它已在Kaggle竞赛中帮助用户取得了出色的成绩，并被多家开发下一代音频产品的公司采用。Audiomentations提供了丰富的音频变换功能，如加噪声、时间拉伸、音调变化和移位等，在CPU上运行，同时推荐使用torch-audiomentations以获得GPU支持。

dla - 深度学习音频处理综合课程

Deep Learning for AudioGithubHSE声源分离开源项目语音生成语音识别

此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面，包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料，涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源，适合深入了解音频处理技术的人士。

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