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Python音频库加载性能基准测试

该项目评估了多个Python音频库的加载性能,包括scipy、soundfile和pydub等。测试比较了各库将不同格式音频文件加载为numpy、PyTorch和TensorFlow张量的速度,以及音频元数据获取效率。这项基准测试为机器学习模型开发者提供了宝贵参考,特别是在处理原始音频数据时。项目展示了详细的测试结果,并提供了运行基准测试的指导。

AudioSep - 自然语言驱动的多功能音频分离基础模型
AudioSepGithub开放域声音分离开源项目自然语言查询语音增强音频分离
AudioSep是一个创新的音频分离基础模型,可通过自然语言描述执行多种音频分离任务。该模型在音频事件分离、乐器分离和语音增强等领域展现出卓越的性能和泛化能力。AudioSep支持用户通过文本描述精确分离所需音频内容,为音频处理技术开辟了新的应用方向。
FL-bench - 开源联邦学习基准测试平台
FL-benchGithub个性化联邦学习开源项目算法实现联邦学习领域泛化
FL-bench是一个开源的联邦学习基准测试平台,实现了多种经典和前沿算法。平台支持个性化联邦学习和域泛化等研究方向,提供简单接口用于自定义数据集和模型。集成了可视化工具,方便研究人员快速实现和对比不同方法。FL-bench旨在促进联邦学习领域的创新与发展。
basic-pitch - 高效轻量的自动音乐转录工具
Basic PitchGithubMIDI生成多音高估计开源项目音乐转录音频智能
Basic Pitch是一个开源的自动音乐转录(AMT)Python库,由Spotify音频智能实验室开发。这款轻量级音乐识别工具支持多音高和跨乐器转录,性能可与大型AMT系统媲美。它能将音频转换为包含音高弯曲的MIDI文件,适用于各种乐器,尤其擅长单一乐器转录。Basic Pitch提供命令行和程序化接口,支持MIDI、WAV和CSV等多种输出格式,便于集成到各种音乐处理工作流程中。
DeepFilterNet - 用于全频段音频(48kHz)的低复杂度语音增强框架
DeepFilterNetGithub全带宽音频实时处理开源项目语音增强降噪
DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频(48kHz)实时语音增强框架,支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块,以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件,用于实时噪声抑制,并提供详细的安装和使用指南,适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。
pyannote-audio - 先进的开源语音说话人分离工具包
GithubPyTorchpyannote.audio开源工具包开源项目语音处理说话人分类
pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包,提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调,实现多GPU训练,采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异,并提供全面文档和教程,包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。
ltu - 音频和语音理解大模型与技术突破
GithubLTULTU-AS大语言模型开源项目语音理解音频理解
LTU和LTU-AS是首个桥接音频和语音感知与理解的大型语言模型。这两个模型在多个封闭式音频和语音任务上达到最先进水平,同时能基于给定音频回答开放式问题。项目提供PyTorch实现、预训练模型和数据集,支持推理和微调。发布的OpenAQA和OpenASQA训练数据集为音频和语音理解研究提供了重要资源。
all-in-one - 全能音乐结构分析工具 自动识别节奏节拍和段落
AI模型GithubPyTorch开源项目深度学习音乐结构分析音频处理
All-In-One是一款音乐结构分析工具,可自动识别音乐速度、节拍、小节线、段落边界及标签。工具提供命令行和Python API,支持结果可视化和声音化,适用于音乐研究和应用开发。基于机器学习模型,具有快速处理、多格式支持等特点,并提供详细使用说明和高级研究功能。
awesome-music - 开源音乐工具和资源精选
GithubMIDI工具乐谱制作开源项目音乐工具音乐编程音频编辑
Awesome Music是一个精心分类的音乐相关开源资源集合,涵盖音频编辑、音频库、MIDI工具、乐谱制作和音乐编程等领域。该项目汇集了音乐创作和理论学习的各类工具,为音乐爱好者、专业人士和开发者提供丰富资源。内容持续更新,欢迎贡献新的优质开源项目。
snac - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubSNAC低比特率分层令牌开源项目神经网络编解码器音频压缩
SNAC是一种多尺度神经音频编解码器,能将音频压缩为低比特率的离散编码。它使用分层令牌编码方法,通过降低粗糙令牌的采样频率来覆盖更长时间跨度,有效节省比特率并支持长时间音频建模。SNAC提供多个预训练模型,适用于语音和音乐等场景,采样率覆盖24kHz至44kHz。开发者可使用Python简单实现音频编码和解码。
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