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python_audio_loading_benchmark

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。

pysox - Python封装的SoX音频处理工具
GithubPythonSoXpysox开源库开源项目音频处理
pysox是一个Python库,为SoX音频处理工具提供了Python接口。它支持音频格式转换、效果应用和文件合并等操作,可实现音频裁剪、压缩、淡入淡出等功能。pysox支持文件处理和NumPy数组操作,适用于音频分析和处理。该库需要SoX 14.4.2或更高版本,支持多种音频格式,并提供了简洁的API接口。
versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具 适用多种类型和采样率
AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率
AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目,旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型,支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作,方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新,为音频处理技术提供了新的解决方案。
aubiojs - 基于aubio的JavaScript实时音频处理库
Githubaubiojs实时处理开源项目节奏检测音频处理音高检测
aubiojs是一个基于aubio的JavaScript实时音频处理库,主要提供实时音高检测和BPM计算功能。该库支持Web和Node.js环境,具有易用性和高性能特点。利用aubiojs可进行音频分析和处理,适用于音乐应用和声音识别等项目。通过emscripten编译,aubiojs实现了高效的跨平台兼容性。
awesome-micropython - MicroPython库与开发资源全面指南
GithubMicroPythonPython嵌入式系统开发板开源项目物联网
本项目汇集了丰富的MicroPython资源,包括AI、音频处理、通信协议等领域的库,以及相关框架、软件和工具。此外,还收录了社区资源、教程和开发工具,为MicroPython开发者提供全面的参考。这些资源旨在提高微控制器和嵌入式系统开发的效率,适合各级MicroPython开发者使用。
bench - LLM性能评估与工作流标准化工具
BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估
Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具,支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数(如温度和令牌数量)。它提供统一接口,实现LLM评估流程标准化,可测试开源LLM在特定数据上的表现,并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件,通过本地UI查看结果。
TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库
GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集
TSDB是一个时间序列数据集加载库,支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程,使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能,并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分,TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。
foundation-model-benchmarking-tool - AWS基础模型基准测试工具
AWSFMBenchGithub基础模型开源项目性能基准测试生成式AI
FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。
elevenlabslib - Python库实现ElevenLabs API全面封装
API封装GithubPython库elevenlabslib开源项目语音合成音频生成
elevenlabslib是一个Python库,为ElevenLabs API提供封装。该库支持特定设备音频播放、控制播放时间,以及从Python内部管理播放。elevenlabslib易于安装,兼容多平台,并提供文档和示例代码。开发者可通过此库集成ElevenLabs的语音合成功能。
Semi-supervised-learning - 统一的半监督学习基准,适用于计算机视觉、自然语言处理和音频分类
BenchmarkGithubPytorchUSB半监督学习开源项目微软研究院亚洲
USB是一个基于Pytorch的Python包,专为简化和扩展半监督学习(SSL)而设计。它实现了14种SSL算法,并在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和音频分类领域提供了15个评估任务。项目内容包括详细的安装、使用和开发指南,以及各种基准测试结果。USB支持用户快速启动和测试现有的SSL算法,并通过Docker镜像进一步简化使用过程。
powerful-benchmarker - 高效模型基准测试工具,支持无监督域适应和度量学习
GithubPowerful Benchmarker域适应安装指南开源项目指标学习文件组织
提供功能强大的模型基准测试工具,适用于无监督域适应和度量学习,特色包括三种新验证方法和大规模基准排名。项目提供简便的安装步骤、路径设置和丰富的脚本支持,同时还包含Jupyter notebooks、各种脚本和测试代码,确保实验顺利进行。
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