nx_signal

基于Elixir Nx框架的多功能数字信号处理库

NxSignal 数字信号处理 Elixir Nx 时间序列 Github 开源项目

NxSignal是基于Elixir Nx框架的数字信号处理库，适用于音频处理和时间序列分析。它提供傅里叶变换、FIR和IIR滤波器等经典工具，通过Nx.Defn实现多后端兼容。这个开源项目为开发者提供了灵活的信号处理工具，支持各种实验性应用。

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介绍相关项目

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

nixos-search - NixOS包和选项的高效搜索平台

ElasticsearchElmGitHub ActionsGithubNixsearch.nixos.org开源项目

nixos-search是一个开源项目，旨在改进NixOS包和选项的搜索体验。它使用Elasticsearch和Elm技术构建，提供高效的搜索功能、智能结果排序和查询建议。该项目欢迎开发者参与，并支持通过GitHub Actions进行自动化部署。

voicefixer - 语音恢复解决方案，高效修复各级别的语音退化

GithubVoiceFixer开源项目神经声码器语音修复语音处理预训练模型

Voicefixer，一款基于神经声码器的预训练工具，可处理多种语音退化问题，包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器，适用于各种应用场景，如命令行、桌面客户端及Python脚本。

ejabberd - 开源多协议实时通信平台

Erlang/OTPGithubejabberd即时通讯平台实时通信开源软件开源项目

ejabberd是基于Erlang/OTP的开源实时通信平台，集成XMPP服务器、MQTT代理和SIP服务。该平台以高性能、可扩展性和扩展性见长，支持源码编译、安装程序和容器镜像等多种部署方式。ejabberd支持多协议、多租户架构，适用于即时通讯、物联网和VoIP等多种应用场景。它提供完善的文档和活跃的社区支持，是各类实时通信应用开发的理想选择。

nanodl - 设计与训练变压器模型的Jax库

GithubJaxNanoDLtransformer模型分布式训练开源项目深度学习

这是一个基于Jax的库，旨在简化变压器模型的开发和训练，特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper，涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层，包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制，支持多GPU/TPU的数据并行训练，简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型，帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。

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。

diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具

CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目

Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库，适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择（如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器）、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法，并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。

colorednoise - 生成任意指数幂律谱高斯分布噪声的Python库

GithubPythoncolorednoise.py功率谱噪声生成开源项目高斯分布

colorednoise是一个基于Python的开源库，用于生成具有任意指数幂律谱的高斯分布噪声。该库可产生布朗噪声、粉红噪声等多种类型噪声，适用于信号处理和模拟研究。基于Timmer和Koenig的算法实现，colorednoise支持Python 3.6.15及以上版本，依赖NumPy库。通过简单的API，用户可以生成单个或多个时间序列的噪声，还支持设置最小频率以生成断裂幂律谱。

bumblebee - 预训练神经网络模型与Hugging Face集成，简化机器学习任务

AxonBumblebeeElixirGithubHuggingFaceNeural Network开源项目

Bumblebee提供基于Axon的预训练神经网络模型，并集成Hugging Face模型，使机器学习任务变得简单。用户可通过Livebook和Phoenix轻松部署模型，支持CPU和GPU加速。其可加载和配置多种模型，在端到端的机器学习流水线中使用。官方文档和示例代码帮助用户深入了解Bumblebee的强大功能和实际应用。

auraloss - 专注音频的PyTorch损失函数库

GithubPyTorchSTFT开源项目损失函数深度学习音频处理

auraloss是一个专注于音频处理的PyTorch损失函数库。它提供了丰富的时域和频域损失函数，包括ESR、SNR、STFT等，以及多种感知变换功能。该库支持多分辨率和随机分辨率STFT损失等高级特性，适用于多种音频深度学习任务。auraloss设计简洁，易于使用，并提供详细文档和示例，是音频处理研究的实用工具。

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