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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。

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。
MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现
GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成
MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现,支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集,包括Blizzard和VoxCeleb2,支持灵活的训练配置,同时实现多GPU训练与TTS合成,不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。
Mangio-RVC-Fork - 开源语音转换框架 支持多种F0算法和快速训练
AIGithubRVC开源项目深度学习语音转换音频处理
Mangio-RVC-Fork是一个基于VITS的开源语音转换框架,具有top1检索功能。它提供CLI和Web界面,支持多种F0估计方法,包括混合F0算法。该工具可快速训练,使用少量数据也能获得良好效果。支持模型融合改变音色,以及UVR5模型分离人声和伴奏。项目持续开发中,计划添加更多功能优化用户体验。
music-tag-web - 在线音乐标签编辑与管理工具
Docker部署GithubWeb应用元数据编辑开源项目音乐标签编辑器音频格式支持
Music Tag Web是一款支持多种音频格式的在线音乐标签编辑工具。它可以编辑音乐文件的标题、专辑、艺术家、歌词和封面等元数据信息。此外,该工具还提供批量处理、音乐指纹识别、文件整理和格式转换等功能。Music Tag Web支持多种标签来源,并具备歌词翻译和移动端适配等特性,适合音乐收藏者和管理者使用。
polymath - 使用机器学习技术将任何音乐库自动转换为音乐制作样本库的工具
GithubPolymath开源项目机器学习样本库音乐制作音频处理
Polymath 使用机器学习技术将任何音乐库自动转换为音乐制作样本库。该工具能分离歌曲为不同音轨,量化节奏和速度,分析音乐结构和音调,并将音频转为 MIDI。适用于音乐制作人、DJ 和机器学习音频开发者,极大简化工作流程。访问 nendo.ai 获取更多信息和网络版功能。
RAVE - 高效的实时神经音频合成工具
GithubRAVE变分自编码器实时音频处理开源项目神经音频合成高质量音频
RAVE是一个高效的变分自动编码器,专为快速高质量的神经音频合成设计。支持Windows、Mac和Linux平台的RAVE VST版本,可应用于音乐表演和装置。提供详细教程和多种训练配置,包括数据增广选项。用户可以在Max/MSP或PureData中实时使用RAVE进行风格迁移和高层次操控。多个预训练模型可供下载,支持批量音频文件转换和实时嵌入式平台应用。
awesome-diarization - 说话者分离和语音分割的数据集
FunASRGithubMiniVoxSIDEKITSpeaker DiarizationSpeechBrain开源项目
提供全面的说话者分离资源,包括最新的论文、软件工具、数据集和学习材料,旨在推进语音分割和说话者识别技术的发展。这些资源汇集了深度学习的最新进展及其实际应用,帮助研究人员和开发者找到最有效的解决方案。
audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐
GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频
audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包,将扩散模型应用在音乐合成领域,不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理,在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新,展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外,还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南,涵盖多种技术细节和操作方法。
asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包,支持多种数据集和架构
AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具
Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包,面向研究人员,便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码,并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献,用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。
awesome-music-production - 完整音乐制作资源工具汇总
GithubMIDI合成器开源项目软件音乐制作音频工作站
该项目汇总了音乐制作所需的各类资源和工具,包括音频工作站、软件库、合成器、应用程序等。涵盖从创作到发行的完整流程,还包含AI音乐创作、虚拟现实等前沿技术。适合音乐制作人、作曲家及爱好者参考使用,是一个全面的音乐制作资源索引。
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