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snac_24khz

高效低比特率音频压缩的神经编解码器

模型音频压缩语音合成GithubSNAC深度学习神经网络编解码器Huggingface开源项目

SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器，以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法，创新地降低了粗糙令牌的采样频率，扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成，但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理，提供多个预训练模型以满足不同需求，是音频压缩和处理领域的重要工具。

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介绍相关项目
snac_44khz - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubHuggingfaceSNAC低比特率开源项目模型神经音频编解码器音乐生成音频压缩
SNAC(Multi-Scale Neural Audio Codec)是一种创新的音频压缩模型，采用分层令牌方法将44kHz音频压缩至2.6kbps的低比特率。该模型引入粗糙令牌的低频采样机制，优化了音频编码效果。SNAC主要针对音乐数据训练，适用于音乐和音效处理。它提供多个预训练模型，支持不同采样率和比特率，便于在Python项目中进行音频编码和解码。SNAC在保持音质的同时，实现了高效的音频压缩，为音频处理领域提供了新的解决方案。
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。
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。
encodec_24khz - Meta AI开发的神经网络音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMeta AI实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码器高保真音频
EnCodec是Meta AI开发的神经网络音频编解码器，采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间。它使用多尺度频谱图对抗性训练，有效减少伪影，产生高质量音频样本。EnCodec在不同带宽下性能优异，适用于实时音频压缩、解码和各种音频处理应用。
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。
vocos-encodec-24khz - 基于频域的高效神经声码器实现快速高质量音频合成
AI语音Fourier变换GithubHuggingfaceVocos开源项目模型神经声码器音频合成
Vocos是一种基于频域的神经声码器，利用生成对抗网络（GAN）训练，实现单次前向传递生成波形。通过在频域建模音频并使用逆傅里叶变换，Vocos能够快速重建高质量音频。项目提供简便的安装方法和使用示例，支持从EnCodec令牌重建音频和文件复制合成。这种创新方法在保证音频质量的同时大幅提升了处理效率，为音频合成技术开辟了新路径。
SemantiCodec-inference - 超低比特率音频编解码器优化潜在空间语义
GithubSemantiCodec低比特率开源项目神经网络语义空间音频编解码
SemantiCodec是一个开源的神经音频编解码器项目，提供0.31-1.40 kbps的超低比特率音频压缩。通过优化潜在空间的语义表示，实现高效的音频编码和解码。支持25-100每秒的灵活令牌率，兼容CPU、CUDA和MPS平台。项目提供简单的API接口，适用于需要高压缩率同时保持音质的应用场景。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升，满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练，适应多种音频环境，涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub，提供预训练模型和交互式演示，支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置，为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
naturalspeech3_facodec - FACodec语音编解码器实现属性分解和零样本语音合成
FACodecGithubNaturalSpeech 3属性分解开源项目语音合成语音编解码
FACodec作为NaturalSpeech 3的核心组件，将语音波形转换为表示内容、韵律、音色和声学细节的解耦子空间，并能重建高质量语音。该技术简化了语音表示建模，支持多种TTS模型开发，还可实现零样本声音转换。FACodec为语音合成研究提供了强大的处理工具。
vocos-mel-24khz - 基于GAN的高效神经声码器Vocos
GANGithubHuggingfaceVocos开源项目梅尔频谱图模型神经声码器音频合成
Vocos是一个开源的神经声码器项目,采用GAN训练方法,能够从声学特征快速合成高质量音频。它通过生成频谱系数并进行傅里叶逆变换重建音频,实现单次前向传播的高效生成。项目提供预训练模型和Python接口,支持梅尔频谱图重建和文件复合合成。Vocos结合了时域和傅里叶域声码器的优点,为音频合成领域提供了新的技术方案。
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