spleeter

音乐源分离工具

Spleeter 音频分离 Tensorflow Deezer Python Github 开源项目

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。

文档

spy-spotify - Windows平台Spotify录音工具自动分轨无广告并支持元数据

GithubSpotify录音Spytify元数据添加开源项目音乐下载音频转换

Spytify是一款Windows平台的Spotify录音软件,能在录制过程中自动过滤广告并将歌曲分割为独立音轨。支持WAV和MP3格式,自动添加元数据和专辑封面。通过虚拟音频设备实现高质量录音,录制质量与Spotify输出一致(免费账户160kbps,高级账户320kbps)。可选择连接Spotify API获取精确标签。适用于免费Spotify账户,让用户便捷地离线收听音乐,无需手动处理录音文件。

speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具

GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理

speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频，包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能，还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器，speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。

whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具

GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理

whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取，然后利用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术，它能够准确识别多个说话人，最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景，为音频转录和分析提供了强大支持。

awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展

AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索

本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告，包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源，含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新，欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。

audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐

GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频

audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包，将扩散模型应用在音乐合成领域，不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理，在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新，展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外，还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南，涵盖多种技术细节和操作方法。

audio-preprocess - 开源音频处理工具集

Fish Audio PreprocessorGithubPython工具开源项目音频处理音频预处理

Fish Audio Preprocessor是一个开源音频处理工具集，提供视频/音频转wav、人声分离、自动切片和音量匹配等功能。它支持音频数据统计、重采样和转录，未来计划集成WhisperX技术。该项目在Ubuntu系统上测试通过，可通过pip安装，并提供命令行界面。适用于需要批量处理音频的开发者和研究人员。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统

GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成

探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。

spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型

GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络

Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换，可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成，集成闪速注意力和推测性解码等技术，为TTS研究和开发提供了有力工具。

tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例

DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别

使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别，最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学，开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech，这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展，如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。

versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具适用多种类型和采样率

AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率

AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目，旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型，支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作，方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新，为音频处理技术提供了新的解决方案。

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