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snac_24khz

高效低比特率音频压缩的神经编解码器

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。

distilhubert - 高效轻量的语音表示学习模型
DistilHuBERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩深度学习自监督学习语音处理
DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型隐藏表示的语音表示学习框架。该模型在保持大部分性能的同时,显著减小了模型体积并提高了运行速度。DistilHuBERT仅需少量训练时间和数据,适用于多种语音处理任务,为个人和设备端语音SSL模型预训练提供了新的可能。模型基于16kHz采样的语音音频进行预训练,可用于多种语音处理应用。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
Catch-A-Waveform - 单样本驱动的多样化AI音频生成技术突破
Catch-A-WaveformGithub开源项目深度学习神经网络音频处理音频生成
Catch-A-Waveform是一个开源的AI音频生成项目,通过单一短音频样本学习生成多样化音频。该项目支持无条件生成、带宽扩展、音频修复和降噪等功能,可用于音乐创作、语音处理和音频修复等领域。Catch-A-Waveform不仅能创造新的音频内容,还能提升现有音频质量,为音频处理技术开辟新的研究方向。
wav2vec2-base-superb-ks - 高效的关键词识别音频分类模型
GithubHuggingfaceSUPERBWav2Vec2关键词识别开源项目模型语音命令音频分类
Wav2Vec2-Base模型支持SUPERB关键字识别任务,具备高准确性和快速响应的特点。该模型预训练于16kHz语音音频,采用Speech Commands数据集,通过Hugging Face的管道实现关键词检测,适应实时设备应用。
TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统
GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成
TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统,提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据,仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块,将输入序列转换为梅尔对数谱图,以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术,实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。
bark-small - 高性能多语言文本转语音模型
BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成
bark-small是Suno开发的基于transformer的文本转音频模型。它可生成高度逼真的多语言语音、音乐、背景噪音和简单音效,还能产生笑声、叹息等非语言交流。该模型支持多种语言,主要用于研究目的。用户可通过Hugging Face Transformers库或原始Bark库运行推理,生成24kHz的语音波形。bark-small提供了便捷的使用方法,适合进行文本转语音相关研究和实验。
vampnet - 基于音频编解码器的先进音乐生成模型
Fine-tuningGithubGradio界面VampNet开源项目生成音乐模型预训练模型
VampNet是一个开源的音乐生成项目,基于音频编解码器技术开发。该项目提供了训练音乐生成模型的方法,包括预训练模型和交互式界面。VampNet支持模型训练、微调和多GPU训练,适用于音乐创作和研究。项目文档详细介绍了环境配置、模型使用和训练过程,便于用户快速上手和探索音乐生成技术。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
HierSpeechpp - 分层变分推理实现高质量零样本语音合成
AI模型GithubHierSpeech++变分推理开源项目语音合成零样本
HierSpeech++项目提出了一种基于分层变分推理的零样本语音合成技术。该技术通过文本到向量框架生成语音表示,显著提高了合成语音的自然度和表现力。项目还引入了语音超分辨率框架,可将音频从16 kHz提升至48 kHz。实验表明,HierSpeech++在零样本语音合成任务中优于现有的基于大语言模型和扩散模型的方法,首次实现了人类水平质量的零样本语音合成。
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