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MVSEP-MDX23-Colab_v2

多模型集成的音乐分离工具 支持灵活配置和批量处理

MVSEP-MDX23-Colab_v2是一个开源的音乐分离工具,集成了多种先进模型,如MelBand-Roformer、BS-Roformer和MDX-InstHQ4。支持单文件和文件夹批量处理,提供FLAC和16位输出等选项。采用BigShifts算法和改进的分块处理提高了分离质量和效率。工具适合需要高质量音轨分离的音频处理人员使用。

MERT-v1-95M - 新的音乐理解模型,适应多种任务需求
GithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自监督学习音乐理解音频分类预训练模型
MERT-v1-95M模型在音乐音频预训练中应用新的范式和数据集,实现出色的任务泛化能力。与MERT-v0相比,该版本采用更高质量的伪标签,在24K Hz频率下训练了20,000小时的音频数据,支持音乐生成。95M参数的模型适合不同的硬件需求,输出75 Hz的特征速率。通过整合MLM预测和批内噪声混合技术,MERT-v1-95M在多种下游任务中表现出色。
music-metadata - 多格式音频元数据解析库 支持流处理和丰富标签提取
GithubNode.jsmusic-metadata开源项目标签解析音频元数据音频格式
music-metadata是一个功能丰富的音频元数据解析库。该库支持MP3、MP4、FLAC等主流音频格式,可提取ID3v1、ID3v2、APE等多种标签信息。通过流式处理,music-metadata能高效解析大型音频文件。该库适用于服务器和浏览器环境,提供基于Promise的API,便于集成到异步工作流中。对于需要处理音频文件元数据的媒体应用和音乐播放器项目,music-metadata是一个理想的选择。
audioseal - 创新语音水印技术 提升音频安全性能
AI模型AudioSealGithub开源项目语音水印音频处理
AudioSeal是一种创新的语音水印技术,在音频中嵌入难以察觉的水印,并能快速准确地检测。该技术具有出色的抗篡改能力,可在编辑后的长音频中识别水印片段。AudioSeal实现了高精度的样本级检测,同时保持音质,适用于大规模和实时应用场景。其检测速度比现有方法快近百倍,为音频安全和版权保护提供了强有力的工具。
Polymath - 机器学习驱动的音乐样本库转换工具
AI工具Polymath机器学习样本库音乐处理音频分析
Polymath是一款基于机器学习的音乐库转换工具,可将任意音乐库转化为音乐制作样本库。该工具能自动分离歌曲声部,统一量化节奏和拍子,分析音乐结构和调性,并完成音频到MIDI的转换。Polymath为音乐制作人、DJ和音频开发者提供了可搜索的样本库,简化了音乐创作流程。使用者可以方便地组合不同歌曲元素,创作新作品或制作DJ混音。对于机器学习开发者,Polymath也简化了大型音乐数据集的创建过程。
awesome-music - 开源音乐工具和资源精选
GithubMIDI工具乐谱制作开源项目音乐工具音乐编程音频编辑
Awesome Music是一个精心分类的音乐相关开源资源集合,涵盖音频编辑、音频库、MIDI工具、乐谱制作和音乐编程等领域。该项目汇集了音乐创作和理论学习的各类工具,为音乐爱好者、专业人士和开发者提供丰富资源。内容持续更新,欢迎贡献新的优质开源项目。
musegan - 多轨乐器生成与伴奏的AI工具
GANGithubMuseGAN多轨道音乐开源项目深度学习音乐生成
MuseGAN项目致力于生成多轨乐器的复音音乐。通过使用Lakh Pianoroll Dataset进行训练,该模型可以从零开始生成音乐或为用户提供的轨道进行伴奏。最新版本使用3D卷积层处理时间结构,尽管网络规模较小,但可控性有所下降。项目支持PyTorch版本,并提供多个shell脚本用于实验管理和数据收集。生成样本存储为.npy、.png和.npz格式,可转换为MIDI文件进一步使用。
larger_clap_music_and_speech - 专为音乐和语音优化的CLAP音频-文本对比学习模型
CLAPGithubHuggingface开源项目机器学习模型神经网络语音处理音频分类
larger_clap_music_and_speech是一个针对音乐和语音优化的CLAP模型。它结合SWINTransformer和RoBERTa处理音频和文本特征,实现潜在空间的特征映射。该模型支持零样本音频分类和特征提取,可在CPU和GPU上运行。作为音频理解和分析的有力工具,它在音乐识别和语音处理等领域具有广泛应用前景。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
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。
speech-separation-ami-1.0 - 基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统
GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型语音分离语音识别说话人分离音频处理
这是一个基于pyannote.audio的开源项目,实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频,输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发,适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口,支持GPU加速和内存处理,为语音分析提供了实用解决方案。
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