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PaSST

Patchout技术优化音频变换器训练效率及性能

PaSST项目开发的Patchout方法通过丢弃部分输入patch优化音频频谱图变换器模型训练。该技术显著降低训练时间和GPU内存消耗,同时提升模型性能。Patchout支持随机丢弃或丢弃整个时间帧、频率区间。项目提供预训练模型、推理和嵌入提取功能,以及下游任务微调框架,为音频AI研究和应用提供全面支持。

clap-htsat-fused - 对比语言与音频学习中的多任务性能提升
CLAPGithubHuggingface多模态表示学习对比学习开源项目模型零样本音频分类音频表示
CLAP项目使用对比语言-音频预训练模型结合音频编码器与文本编码器,提升多模态学习表现。该模型支持文本到音频检索、零样本音频分类及监督音频分类等多项任务。通过特征融合机制和关键词到字幕增强,CLAP能高效处理不同长度的音频输入。所发布的LAION-Audio-630K数据集及模型在文本到音频检索和零样本音频分类中表现优异,适用于零样本音频分类及音频、文本特征提取。
pesto - 基于机器学习的高效音高估计开源工具
GithubPESTOPyTorch命令行界面开源项目机器学习音高估计
PESTO是一个开源的音高估计工具,基于机器学习技术开发。该项目获得ISMIR 2023最佳论文奖,具有出色的性能和快速的处理速度。PESTO支持多种音频格式,提供命令行和Python API接口,便于集成使用。与CREPE相比,PESTO的模型参数更少,但在主要数据集上表现相当。适用于需要高效音高估计的音频处理应用。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器
GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成
Vocos是一款创新的神经声码器,通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练,支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频,实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距,为音频合成领域提供了新的解决方案。
UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器
CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成
UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成,提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练,并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。
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。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
PortaSpeech - 便携且高质量的PyTorch文本到语音生成工具
GithubPortaSpeechPyTorch实现开源项目文本转语音模型大小音频样本
基于PyTorch的PortaSpeech项目,提供一种高质量且便携的文本到语音转换实现方案。这个项目支持单声道和多声道TTS,包含快速启动指南、多种样本、预训练模型,适合研究和实际开发。它还为数据预处理和模型训练提供详细指南,帮助用户轻松使用并优化其TTS系统。
spear-tts-pytorch - Pytorch实现的多说话人文本转语音模型
GithubPyTorchSpear-TTS多说话人开源项目文本转语音注意力网络
Spear-TTS是一个基于Pytorch的多说话人文本转语音模型。该项目实现了高效的文本到语义转换,可用于SoundStorm项目的条件控制。Spear-TTS支持最小监督下的高保真语音合成,集成闪速注意力和推测性解码等技术,为TTS研究和开发提供了有力工具。
Matcha-TTS - 具有条件流匹配的快速 TTS 架构
GithubMatcha-TTS开源项目试用非自回归神经TTS音频合成预训练模型
Matcha-TTS采用条件流匹配技术,优化语音合成流程,提高效率同时保证音质自然和内存使用最优化。官方演示页展示了其快速、自然的语音合成能力,详细信息请参阅ICASSP 2024论文。您还可以直接在HuggingFace平台上尝试该技术。
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