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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。

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。
sound_dataset_tools2 - 多功能语音数据集制作工具
GUI界面GithubVITSsound_dataset_tools2开源项目语音数据集音频处理
sound_dataset_tools2是一款语音数据集制作工具。它具有GUI界面,支持音频+字幕和纯音频自动切割两种数据导入方式。该工具优化音频切割效果,减少断音问题,可导出符合VITS等项目要求的数据集格式。它还包含语音评测功能,有助于从大量数据中筛选出高质量数据集。此工具适用于需要创建语音数据集的研究人员和爱好者。
speaker-diarization - 高效实时的开源语音说话人分割系统
GithubHuggingfacepyannote开源项目机器学习模型语音识别说话人分离音频处理
pyannote/speaker-diarization是一个高效的开源说话人分割系统,支持指定说话人数量等高级功能。该系统在多个基准数据集上实现较低的分割错误率,无需人工调整。其实时因子约为2.5%,可快速处理大量音频。项目还提供详细的技术报告和适配指南,方便用户根据需求进行调整。
WhisperS2T - 高效多后端语音识别管道 实现快速精准转录
GithubWhisperS2T优化管道多后端支持开源项目语音转文本高速推理
WhisperS2T是一个为Whisper模型优化的开源语音识别管道,提供更快的转录速度。它支持OpenAI原始模型、HuggingFace模型和CTranslate2模型等多种推理引擎。该项目具有集成自定义VAD模型、智能处理音频文件、支持多语言和多任务批处理等特点,并能有效减少幻觉输出。WhisperS2T在保持高准确度的同时大幅提升转录速度,为用户提供高效的语音识别解决方案。
diart - Python实时音频处理框架 支持说话人分离和语音活动检测
AI模型GithubPythondiart实时音频处理开源项目说话人分类
diart是一个开源的Python实时音频处理框架,专注于AI驱动的音频应用开发。其核心功能包括实时说话人分离、语音活动检测和增量聚类。该框架集成了说话人分段和嵌入模型,支持自定义AI流程、基准测试和超参数优化。diart还提供WebSocket接口,方便进行Web服务部署。
whisper-plus - 全面音频处理工具集成语音识别与智能交互
AI模型GithubWhisperPlus开源项目自然语言处理语音转文字
WhisperPlus是一个集成多项功能的开源音频处理工具库。它支持语音转文字、文本摘要和说话人分离等核心功能,并提供YouTube音频下载、多种模型选择以及基于RAG技术的视频内容智能对话能力。此外,WhisperPlus还包含文本转语音和自动字幕生成功能,为开发者提供全面的音频处理解决方案。该项目安装简便,接口灵活,适用于广泛的语音处理应用场景。
scepter - 优化生成模型训练和推理的开源工具
AlibabGithubSCEPTER图像生成开源代码库开源项目生成模型
SCEPTER是一个开源库,专注于生成模型的训练、微调和推理,适用于图像生成、转换和编辑任务。整合了社区常见实现与阿里巴巴同意实验室的专有方法,涵盖实用的生成框架、易用的实现方法和交互界面SCEPTER Studio,可支持自定义图像编辑任务和多种生成模型。它是AIGC研究人员与开发者的理想工具。
wespeaker - 深度学习声纹识别开源工具包 支持多模型和应用场景
GithubWeSpeaker开源项目深度学习语音处理说话人嵌入学习说话人验证
WeSpeaker是一个开源的说话人嵌入学习工具包,主要用于说话人验证。它支持在线特征提取和加载预提取的kaldi格式特征,提供ResNet和ECAPA-TDNN等多种预训练模型。WeSpeaker具有命令行和Python编程接口,在VoxCeleb和CNCeleb等数据集上表现出色。此外,它还提供说话人分割功能。这个工具包适用于研究和生产环境,为声纹识别领域提供了有力支持。
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。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
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