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audioseal

创新语音水印技术 提升音频安全性能

AudioSeal是一种创新的语音水印技术,在音频中嵌入难以察觉的水印,并能快速准确地检测。该技术具有出色的抗篡改能力,可在编辑后的长音频中识别水印片段。AudioSeal实现了高精度的样本级检测,同时保持音质,适用于大规模和实时应用场景。其检测速度比现有方法快近百倍,为音频安全和版权保护提供了强有力的工具。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架
Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型
Data2Vec是一种开源模型,基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调,在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段,Data2Vec准确提取上下文信息,优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中,取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率(WER),体现了其在业内的竞争力。
ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统
AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录
AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎,采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息,提供上下文相关的搜索结果,并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术,为视频内容检索提供高效、精准的解决方案,适用于教育、研究和信息获取等领域。
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。
voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
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。
voice-activity-detection - 基于pyannote.audio的开源语音活动检测模型
GithubHuggingfacepyannote声音分割开源项目模型语音活动检测说话人分类音频处理
该项目提供基于pyannote.audio 2.1的开源语音活动检测模型,可精确识别音频中的语音片段。支持AMI、DIHARD和VoxConverse等数据集,适用于多种应用场景。用户通过简单的Python代码即可调用预训练模型,实现高效的语音检测。这一工具为语音分析和处理提供了可靠基础,适用于学术研究及商业应用。
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。
PaSST - Patchout技术优化音频变换器训练效率及性能
GithubPaSSTPatchout开源项目音频分类音频转换器预训练模型
PaSST项目开发的Patchout方法通过丢弃部分输入patch优化音频频谱图变换器模型训练。该技术显著降低训练时间和GPU内存消耗,同时提升模型性能。Patchout支持随机丢弃或丢弃整个时间帧、频率区间。项目提供预训练模型、推理和嵌入提取功能,以及下游任务微调框架,为音频AI研究和应用提供全面支持。
encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码
EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器,采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量,支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩,还能与MusicGen模型结合进行音乐生成,体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。
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