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python_audio_loading_benchmark

Python音频库加载性能基准测试

Python音频加载性能评估机器学习音频处理库Github开源项目

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。

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Audio WebuiDockerGitHubGithub安装开源项目更新
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tf_audio_steganalysis - 基于深度学习的MP3隐写分析研究
Audio SteganalysisCNNDeep LearningGithubMP3tensorflow开源项目
此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析，利用卷积神经网络（CNN）对MP3隐写进行深入分析与检测，并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络，轻松安装所需环境和依赖包，并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例，是音频隐写分析研究与实践的理想资源。
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AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成
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awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
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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。
SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现
GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成
SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法，使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同，本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南，为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。
pedalboard - 功能强大的Python音频处理和效果器库
GithubPedalboardPython库VST3开源项目音效插件音频处理
Pedalboard是一个功能丰富的Python音频处理库，支持多种音频格式的读写和效果器应用。内置常见音频效果如合唱、混响等，同时支持加载VST3和Audio Unit插件。该库具有优秀的线程安全性、内存管理和处理速度，可与TensorFlow等深度学习框架集成。Pedalboard在Spotify的数据增强和AI功能开发中得到应用，是音频处理领域的高效工具。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。
ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练
AI Audio DatasetsAI model trainingAIGCGenerative AIGithub开源项目音频应用
AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集，适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集，如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等，覆盖多种语言和情感，适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统，提升AI音频技术的应用和开发水平。
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。
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