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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
nlpaug - NLP数据增强的Python工具库
Githubnlpaug开源项目数据增强机器学习自然语言处理音频处理
nlpaug为文本和音频提供数据增强解决方案，适用于多种机器学习和神经网络框架，如scikit-learn、PyTorch和TensorFlow，只需几行代码即可实现数据增强。
superpowered - 多平台实时低延迟音频SDK及开发工具集
C++音频SDKGithubSuperpowered实时音频处理开源项目移动应用开发跨平台开发
这是一个开源项目，提供跨平台C++音频、网络和加密SDK。主要特点包括低功耗和实时低延迟处理，支持Android、iOS、macOS等多种系统。SDK功能涵盖音频播放、解码、效果器、流媒体等,适用于桌面、移动和嵌入式设备开发。项目还集成了网络通信和加密模块，为开发者提供全面的音频应用开发工具。
vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具
GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离
这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包，通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行，并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型，非常适用于需要高质量音频源分离的应用。
python-audio-separator - Python音频分离工具 轻松提取人声和乐器声轨
Audio SeparatorGithub人声分离开源项目模型推理音轨分离音频分离
Audio Separator是一个开源的Python音频分离工具，能将音频文件分离为人声、乐器等多个音轨。支持WAV、MP3等常见格式，提供命令行和Python API接口。采用MDX-Net、VR Arch等AI模型，支持GPU加速，可快速分离高质量音轨。适用于卡拉OK制作和音乐后期处理等场景。
AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台，支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台，具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能，还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型，AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型，支持多种音频相关任务，不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
RealtimeSTT_LLM_TTS - 整合语音识别与AI对话的开源项目
GPU支持GithubRealtimeSTT唤醒词实时转录开源项目语音转文字
该项目集成语音识别、AI对话和语音合成,支持GPU加速以实现低延迟交互。具备语音检测、实时转录和唤醒词等功能,可用于开发语音助手和AI对话应用。Web界面支持个性化配置,适合快速构建语音交互系统。
DiffSinger - 优化歌声合成的浅扩散机制技术
AI技术DiffSingerDiffSpeechGithub声音美化开源项目语音合成
DiffSinger是一个基于浅扩散机制的高质量歌声合成技术，专注于精准的语调与旋律控制。项目支持多种数据集和加速技术，已获AAAI-2022认可，并提供开源代码及应用实例。
BS-RoFormer - 先进音乐源分离技术的开源实现
BS-RoFormerGithub人工智能开源项目深度学习音乐源分离音频处理
BS-RoFormer是一个开源的音乐源分离项目，实现了先进的注意力网络技术。该项目采用跨频率和时间的轴向注意力以及旋转位置编码，显著提高了分离效果。支持立体声训练和多声部输出，为音乐处理领域带来新的可能。项目提供了详细的使用说明和应用案例，适合研究者和开发者使用。
wav2lip_288x288 - 改进版Wav2Lip 高分辨率唇形同步与先进算法集成
GithubWav2Lip唇形同步开源项目模型优化深度学习视频处理
wav2lip_288x288是Wav2Lip项目的改进版本，致力于提升唇形同步的质量和分辨率。该项目支持288x288至512x512的模型尺寸，整合了PRelu、LeakyRelu等先进技术，并采用SAM-UNet架构。项目提供详细的训练流程，包括Syncnet和wav2lip-Sam的训练步骤。目前正在开发基于DINet的全流程训练功能，涵盖使用DeepSpeech的Syncnet训练和DINet帧训练。这些优化旨在实现更精确、更高质量的唇形同步效果。
deep-speaker - 深度学习语者嵌入系统，适用语者识别与验证
Deep SpeakerGithubKerasTensorflow开源项目神经网络说话人嵌入
本系统利用神经网络将语音映射到超球面，通过余弦相似度计算语音相似度，实现语者识别、验证与聚类。基于TensorFlow和Keras实现，支持多版本，提供可训练和预训练模型。适用于需大规模数据处理和高性能计算的用户，并提供详细的训练与测试指南。
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