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对比语言与音频学习中的多任务性能提升

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。

AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统,基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型,支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受,并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理,或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
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。
LanguageBind_Audio - 语言驱动的多模态预训练解决方案
GithubHuggingfaceLanguageBind公开源码多模态开源项目数据集模型语义对齐
LanguageBind是一个语言驱动的多模态预训练工具,在五个数据集上表现出色。该项目采用VIDAL-10M数据集,将视频、红外、深度、音频和语言模态结合,实现了跨越视觉模态的扩展。通过多视图增强和ChatGPT的结合,它提高了语言的语义表达,并支持在线和本地运行,包括音频与语言、视频与语言的相似性计算。
OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型:探索文本与图像的多模态关联
CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器
本项目实现了CLIP模型,基于PyTorch进行开发,通过训练文本和图像数据,探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用,适合多模态学习的研究者和开发者使用。
Multi-Tacotron-Voice-Cloning - 实现俄语和英语语音克隆的多功能深度学习系统
GithubMulti-Tacotron Voice Cloning多语种开源项目文本转语音深度学习语音合成
Multi-Tacotron-Voice-Cloning 是基于Real-Time-Voice-Cloning开发的,支持俄语与英语的多语言语音克隆系统。该系统能够利用几秒钟的音频样本,生成声音的数值模型并应用于文本到语音的转换。提供预训练模型和广泛的数据集,同时支持在线Colab演示,适合需要进行英语或俄语语音合成的用户。
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。
Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术
GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理
Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据,创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型,实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调,创建了丰富的多模态指令数据集,涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略,展示出强大的多模态处理能力,有效提升了跨模态数据的解析和理解。
audio-flamingo - 新型音频语言模型实现音频理解和多轮对话
Audio FlamingoGithubfew-shot学习对话能力开源项目语言模型音频理解
Audio Flamingo是一种创新音频语言模型,具备音频理解、快速任务适应和多轮对话能力。通过优化训练技术、架构设计和数据策略,该模型在多项音频理解任务中创建新基准。项目开源基础模型和对话模型的训练及推理代码。模型权重可从GitHub和HuggingFace获取,仅供非商业用途。
ltu - 音频和语音理解大模型与技术突破
GithubLTULTU-AS大语言模型开源项目语音理解音频理解
LTU和LTU-AS是首个桥接音频和语音感知与理解的大型语言模型。这两个模型在多个封闭式音频和语音任务上达到最先进水平,同时能基于给定音频回答开放式问题。项目提供PyTorch实现、预训练模型和数据集,支持推理和微调。发布的OpenAQA和OpenASQA训练数据集为音频和语音理解研究提供了重要资源。
clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型,结合ViT-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习,实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异,但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。
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