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音频AI领域2023年重大进展及模型概览

Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型，展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源，为音频AI领域研究者和开发者提供参考。

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Catch-A-Waveform - 单样本驱动的多样化AI音频生成技术突破

Catch-A-WaveformGithub开源项目深度学习神经网络音频处理音频生成

Catch-A-Waveform是一个开源的AI音频生成项目，通过单一短音频样本学习生成多样化音频。该项目支持无条件生成、带宽扩展、音频修复和降噪等功能，可用于音乐创作、语音处理和音频修复等领域。Catch-A-Waveform不仅能创造新的音频内容，还能提升现有音频质量，为音频处理技术开辟新的研究方向。

audiocraft - Facebook开源的AI音频生成工具库

AI模型AudioCraftGithubPyTorch开源项目深度学习音频生成

AudioCraft是Facebook Research开发的开源PyTorch库，专注于音频生成的深度学习研究。它集成了AudioGen和MusicGen两个先进的AI模型，支持文本到音乐、文本到声音等多种任务。该库还包含EnCodec和Multi Band Diffusion等相关模型，提供完整的训练管道、详细文档和API。AudioCraft为研究人员提供了一个强大的平台，用于探索和开发高质量音频生成技术。

ltu - 音频和语音理解大模型与技术突破

GithubLTULTU-AS大语言模型开源项目语音理解音频理解

LTU和LTU-AS是首个桥接音频和语音感知与理解的大型语言模型。这两个模型在多个封闭式音频和语音任务上达到最先进水平,同时能基于给定音频回答开放式问题。项目提供PyTorch实现、预训练模型和数据集,支持推理和微调。发布的OpenAQA和OpenASQA训练数据集为音频和语音理解研究提供了重要资源。

Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术

GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理

Wav2Lip是一个开源项目，采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言，包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型，方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能，为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。

Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用

3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动

这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

TopMediai - 全方位AI音频工具与内容创作解决方案

AI声音克隆AI工具AI歌曲翻唱AI音乐生成文本转语音

TopMediai集成多种AI音频工具,包括文字转语音、AI音乐生成、AI翻唱和语音克隆等。平台支持3200多种AI声音和190多种语言,为视频、游戏等项目提供高质量音频内容。TopMediai通过简化工作流程提升创作效率,并为开发者提供API。平台定期更新,不断优化用户体验,是全球创作者的得力助手。

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。

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。

lp-music-caps - 音乐自动标注与描述生成技术

GPT-3.5GithubLP-MusicCaps开源项目跨模态编码器音乐标题生成音频到文本

LP-MusicCaps项目开发了一种音乐自动标注和描述生成的新方法。该方法首先利用GPT-3.5 Turbo将音乐标签转换为描述,然后训练跨模态模型实现音频到描述的直接生成。项目提供了开源预训练模型、数据集和演示,为音乐内容分析和检索领域提供了创新解决方案。

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