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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。

musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM
AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成
MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入,用户可以在经过训练后,实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南,适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
iSTFTNet-pytorch - 轻量级Mel频谱声码器
GithubMel-spectrogramVocoderiSTFTNet声音合成开源项目轻量级
iSTFTNet,一款结合逆短时傅里叶变换的Mel频谱声码器,训练速度较传统hifigan快30%,性能超前60%。以C8C8I模型为核心,优化声音质量和处理速度,适配快速高效的语音处理需求。虽主要为技术测试和验证,其音质和处理速度的优势已得到实证。
dla - 深度学习音频处理综合课程
Deep Learning for AudioGithubHSE声源分离开源项目语音生成语音识别
此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面,包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料,涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源,适合深入了解音频处理技术的人士。
openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录,依赖高性能硬件和Python生态
GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入
openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目,使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU,使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。
standardized-audio-context - Web Audio API跨浏览器封装库 实现统一可靠的音频处理
AudioContextGithubOfflineAudioContextWeb Audio API开源项目跨浏览器兼容音频处理
standardized-audio-context是Web Audio API的跨浏览器封装库,提供几乎完整的API子集。作为ponyfill实现,不影响全局作用域,可安全用于其他库。该项目专注实现缺失功能,避免重写内置特性,在支持的浏览器中提供一致可靠的音频处理能力,为开发者提供标准化的Web音频开发体验。
AudioDec - 流式高保真神经音频编解码开源项目
AudioDecGithub开源开源项目流式传输神经音频编解码器高保真
AudioDec项目开发了一种流式高保真神经音频编解码器,可以12.8 kbps的比特率处理48 kHz单声道语音。该编解码器在GPU上解码延迟约6毫秒,CPU上约10毫秒。项目采用两阶段训练方法,利用预训练模型可快速为新应用训练编码器。AudioDec在压缩率、延迟和重建质量方面均表现优异,适用于实时通信等场景。
AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统,基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型,支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受,并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理,或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
SpeechMOS - 简化语音质量评估的开源工具
GithubMOS预测PyTorchSpeechMOS开源项目语音质量评估音频处理
SpeechMOS是一款开源的语音质量评估工具,通过简单的代码即可预测主观语音得分。该项目支持多种MOS预测系统,包括UTMOS强模型,可用于评估语音自然度。SpeechMOS使用torch.hub加载模型,无需额外导入库,支持批量处理,适用于语音合成评估等多种场景。这个工具为研究人员和开发者提供了便捷的语音质量评估方法。
js-framework-benchmark - JavaScript框架性能评估基准测试工具
GithubJavaScript框架Web性能js-framework-benchmark基准测试开源项目性能测试
js-framework-benchmark提供了186种JavaScript框架实现的性能对比。通过创建大型随机数据表并测量渲染、更新、选择等操作的执行时间,以及内存使用和启动时间,该工具能客观评估各框架在不同场景下的性能表现。开发者可借此选择最适合项目需求的高性能框架。
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