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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
DDSP-SVC - 低硬件需求语音转换工具，支持多音色训练
AI语音转换DDSP-SVCGithub声音转换开源项目数字声音信号处理深度学习
DDSP-SVC是一个开源AI语音转换项目，适用于普通个人电脑。相比SO-VITS-SVC，该项目具有较低的硬件资源消耗，训练速度接近RVC。项目包含新型Cascade Diffusion模型，支持多音色训练，提供多个预训练模型，满足多种语音转换需求。
dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具
Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换
Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。
snac_44khz - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubHuggingfaceSNAC低比特率开源项目模型神经音频编解码器音乐生成音频压缩
SNAC(Multi-Scale Neural Audio Codec)是一种创新的音频压缩模型，采用分层令牌方法将44kHz音频压缩至2.6kbps的低比特率。该模型引入粗糙令牌的低频采样机制，优化了音频编码效果。SNAC主要针对音乐数据训练，适用于音乐和音效处理。它提供多个预训练模型，支持不同采样率和比特率，便于在Python项目中进行音频编码和解码。SNAC在保持音质的同时，实现了高效的音频压缩，为音频处理领域提供了新的解决方案。
bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络，旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练，提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能，并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中，BigVSAN展现出优秀性能，为语音合成技术开辟新方向。
audio-webui - 支持自动安装和Docker部署的音频处理界面
Audio WebuiDockerGitHubGithub安装开源项目更新
Audio Webui为音频处理提供了全面的解决方案，兼容Python 3.10及更高版本，支持自动安装及Docker部署。适用于Windows、Linux、MacOS和Google Colab，项目持续更新维护。
ultimatevocalremovergui - 音频人声分离开源工具，支持多种AI模型
AI模型GithubUltimate Vocal Remover人声分离开源软件开源项目音频处理
Ultimate Vocal Remover GUI是一个开源的音频人声分离工具，采用先进的源分离模型从音频文件中提取人声。它集成了多种AI模型，包括开发者自训练模型和Demucs v3/v4模型。该工具支持Windows、MacOS和Linux平台，提供图形界面操作，支持GPU加速和多种音频格式。此外，它还具备时间拉伸和音调变换功能，适合音频处理爱好者使用。
bigvgan_v2_22khz_80band_256x - 大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型
BigVGANCUDA加速GithubHuggingface开源项目模型神经声码器音频生成预训练模型
BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。
phaseaug - 创新差分增强技术优化语音合成
GithubPhaseAug一对多映射开源项目相位旋转神经声码器语音合成
PhaseAug是一种新型差分增强技术，通过旋转频率区间相位来模拟语音合成的一对多映射关系。这种方法有效缓解了传统GAN语音合成器的过拟合问题，提高了生成音频质量。PhaseAug无需修改模型架构即可超越基准性能，为语音合成领域提供了新的研究方向，有助于提升合成语音的自然度和多样性。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。
NEFTune - 革新语言模型指令微调的噪声嵌入技术
GithubLLM微调NEFTune噪声增强嵌入向量开源项目性能提升
NEFTune是一种创新的语言模型指令微调技术，通过向嵌入向量添加随机噪声来提升模型性能。这种方法无需额外计算资源或数据，却能显著改善对话质量。在AlpacaEval评估中，NEFTune将LLaMA-2-7B模型的性能从29.8%提升至64.7%。作为一种高效的LLM微调方案，NEFTune为模型优化提供了低成本、高收益的解决方案。
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