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。

访问官网

Github

Huggingface

介绍相关项目

WaveGrad - 高效实现高保真语音生成的WaveGrad技术

GithubWaveGrad声码器并行训练开源项目混合精度高保真生成

WaveGrad是Google Brain开发的依托去噪扩散概率模型(DDPM)技术的高保真语音合成工具。这一项目特别适用于高迭代推理，并且能在不同硬件上包括单GPU环境进行稳定高效的训练。其主要特点包括高保真声音生成、多迭代支持及分布式训练功能。预训练模型及灵活架构配置加强了其实用性和适应性。

encodec_24khz - Meta AI开发的神经网络音频编解码器

EnCodecGithubHuggingfaceMeta AI实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码器高保真音频

EnCodec是Meta AI开发的神经网络音频编解码器，采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间。它使用多尺度频谱图对抗性训练，有效减少伪影，产生高质量音频样本。EnCodec在不同带宽下性能优异，适用于实时音频压缩、解码和各种音频处理应用。

snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器

GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩

SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器，以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法，创新地降低了粗糙令牌的采样频率，扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成，但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理，提供多个预训练模型以满足不同需求，是音频压缩和处理领域的重要工具。

fnet-base - FNet模型采用傅里叶变换实现高效自然语言处理

FNetGLUE benchmarkGithubHuggingface傅里叶变换开源项目模型模型预训练自然语言处理

FNet是一种创新型自然语言处理模型，通过傅里叶变换替代传统注意力机制，提高了计算效率。该模型在C4数据集上预训练，采用掩码语言建模和下一句预测任务。在GLUE基准测试中，FNet达到BERT模型93%的性能，微调速度快32%。这种架构为大规模文本处理应用提供了高效选择。

snac - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩

GithubSNAC低比特率分层令牌开源项目神经网络编解码器音频压缩

SNAC是一种多尺度神经音频编解码器，能将音频压缩为低比特率的离散编码。它使用分层令牌编码方法，通过降低粗糙令牌的采样频率来覆盖更长时间跨度，有效节省比特率并支持长时间音频建模。SNAC提供多个预训练模型，适用于语音和音乐等场景，采样率覆盖24kHz至44kHz。开发者可使用Python简单实现音频编码和解码。

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。

NoiseTorch - Linux系统开源噪音抑制工具提升音频清晰度

GithubLinuxNoiseTorch-ng开源软件开源项目虚拟麦克风降噪

NoiseTorch-ng是一款专为Linux系统开发的开源噪音抑制应用。该工具支持PulseAudio和PipeWire音频系统，通过创建虚拟麦克风来过滤背景噪音，如机械键盘声和电脑风扇声。NoiseTorch-ng采用RNNoise技术，可轻松集成到各类会议和网络通话应用中。它的设置过程简单快捷，仅需两步即可完成，是改善音频质量的实用工具。

fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发

AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成

Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架，专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型，它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构，提高了训练效率，并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术，同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练，有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外，还提供了详细的数据集准备和模型训练指南，便于用户快速上手。

RapidASR - 开源多模型语音识别框架

GithubONNXRuntimeRapid ASR开源项目模型转换语音识别

RapidASR是一个开源语音识别框架，集成多种模型如Paraformer、WeNet和PaddleSpeech。它支持Python和C++接口，兼容Linux、Windows和Mac系统。该项目结合了语音识别、语音活动检测和标点恢复功能，提供完整的语音转文本流程。RapidASR采用ONNXRuntime推理引擎，支持批量处理，性能稳定且持续更新。其核心代码已并入FunASR，具有良好的扩展性和兼容性。项目还提供详细的文档导航，适用于各种语音识别应用场景，便于开发者快速上手和使用。

audio-development-tools - 综合音频开发工具集从机器学习到声音合成

Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具

Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具，可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号