vampnet

基于音频编解码器的先进音乐生成模型

VampNet 生成音乐模型预训练模型 Fine-tuning Gradio界面 Github 开源项目

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。

mustango - 基于文本的智能音乐生成系统

GithubMusicBench数据集Mustango可控音乐生成多模态大语言模型开源项目文本生成音乐

Mustango是一个多模态大语言模型，专注于可控音乐生成。该模型结合潜在扩散模型、Flan-T5和音乐特征，能够将文本提示转化为高质量音乐。通过MusicBench数据集训练，Mustango在音乐匹配度、和弦匹配和节奏稳定性等方面表现出色。这一开源项目为音乐创作和研究提供了新的可能性。

MERT-v1-330M - 先进音乐理解模型用于多任务音频特征提取和识别

GithubHuggingfaceMERT开源项目机器学习模型深度学习音乐处理音频预训练

MERT-v1-330M是一种基于MLM范式的音乐理解模型，采用24层Transformer架构，拥有330M参数。该模型经过16万小时音频数据训练，支持24kHz采样率输入，每秒生成75个特征向量。通过encodec的8个码本和批内噪声混合等技术，MERT-v1-330M在下游任务中表现出色。除了音乐特征提取，它还可用于音乐生成，是当前领先的音乐音频预训练模型之一。

Music AI - 先进的音频AI平台助力音乐和声音技术创新

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Music AI平台为音频和音乐领域提供先进的AI模型和工具。该平台集成了50多个AI模块，支持自定义工作流，并提供用户友好的界面和API。Music AI注重数据安全和隐私保护，将AI视为创意过程的辅助工具。平台已处理超10亿分钟音频，日均处理210万分钟，服务4800万用户，成为音频技术创新的重要基础设施。

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。

nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱

GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图

nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱，利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性，支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具，nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。

hifi-gan - 基于GAN技术的语音合成技术

GithubHiFi-GAN开源项目效率生成对抗网络语音合成高保真

HiFi-GAN是一个开源项目，基于GAN技术，提供高保真且高效的语音合成解决方案。它不仅提供预训练模型，还能适应多种语音数据集，并支持灵活的配置选项。欢迎访问官方演示网站体验语音样本。

DeepFilterNet - 用于全频段音频（48kHz）的低复杂度语音增强框架

DeepFilterNetGithub全带宽音频实时处理开源项目语音增强降噪

DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频（48kHz）实时语音增强框架，支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块，以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件，用于实时噪声抑制，并提供详细的安装和使用指南，适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。

muzic - 一个关于 AI 音乐的研究项目

GithubMuzic人工智能开源项目深度学习音乐理解音乐生成

Muzic项目利用深度学习和人工智能技术，致力于音乐理解与生成的研究。涵盖符号音乐理解、歌词自动转录、歌曲创作、文本到音乐生成等功能，并引入AI代理实现多轨音乐生成。最新成果包括获奖的CLaMP和MuseCoco等工具，为音乐创作提供强有力的支持。

vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具

GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离

这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包，通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行，并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型，非常适用于需要高质量音频源分离的应用。

tango-full - 基于扩散模型的高质量文本到音频生成工具

GithubHuggingfaceTANGO开源项目文本转音频模型深度学习生成式人工智能语音合成

TANGO是一个开源的文本到音频生成工具，基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器，结合UNet架构的扩散模型进行音频生成，在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重，为音频生成研究提供了有力支持。

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