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spleeter

音乐源分离工具

Spleeter是Deezer开发的音乐源分离库,提供预训练模型,支持多种分离模式。适用于个人和专业音频处理,包括2声部、4声部及5声部模型。通过命令行或作为Python库使用,支持快速安装。此外,Spleeter还可通过Docker使用,兼容多种操作系统,为处理音频文件提供多种高效方案。

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。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
AudioStrip - 免费在线音频分离工具 实现高质量人声伴奏隔离
AI工具AudioStrip人声分离在线工具音乐制作音频处理
AudioStrip提供高效的在线音频处理服务,主要用于分离音乐中的人声和伴奏。这款工具运用先进算法,实现近乎完美的音频隔离效果。用户可选择免费或付费模式,付费版本具备批量上传和加速处理等额外功能。除音频隔离外,AudioStrip还支持降噪、母带处理和音调BPM检测,适合音乐创作者和爱好者使用。
Vocal Remover Online - AI在线人声和背景音乐分离工具
AI工具AI技术文件格式用户体验语音分离音频处理
Vocal Remover Online采用先进的深度学习算法,提供精准的在线人声分离功能。支持处理多种音频和视频格式,兼容本地文件和YouTube链接。输出音质优良,满足专业制作和个人创作需求。界面直观,处理快速,免费开放且无需注册。为音乐创作者和音频处理爱好者提供便捷解决方案。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
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。
inaSpeechSegmenter - CNN音频分割工具包实现语音检测与性别识别
Github开源工具开源项目性别识别机器学习语音分割音频处理
inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的开源音频分割工具包,主要用于语音活动检测和说话人性别分割。该工具能将音频分为语音、音乐和噪音区域,并对语音部分进行男女性别标注。在法语媒体测试中表现出色,已应用于多项性别代表性研究。兼容Python 3.7到3.12版本,提供命令行和API接口,支持pip安装和Docker部署。
speaker-diarization-3.1 - 提升语音处理的开源说话人分区技术
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型深度学习语音识别说话人分离音频处理
该开源语音分区模型应用了纯PyTorch,替换了存在问题的onnxruntime,以简化部署流程并可能提高推断效率。此工具接受16kHz的单声道音频输入,能够自动混合多声道音频为单声道,并支持音频的自动重采样。其高效性能允许在CPU或GPU上运行,同时支持从内存加载音频以加快处理速度。
speech-separation-ami-1.0 - 基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统
GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型语音分离语音识别说话人分离音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源项目,实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频,输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发,适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口,支持GPU加速和内存处理,为语音分析提供了实用解决方案。
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