BS-RoFormer

先进音乐源分离技术的开源实现

音乐源分离 BS-RoFormer 人工智能深度学习音频处理 Github 开源项目

BS-RoFormer是一个开源的音乐源分离项目，实现了先进的注意力网络技术。该项目采用跨频率和时间的轴向注意力以及旋转位置编码，显著提高了分离效果。支持立体声训练和多声部输出，为音乐处理领域带来新的可能。项目提供了详细的使用说明和应用案例，适合研究者和开发者使用。

文档

Deej-AI - 基于人工智能的音乐推荐系统和智能DJ助手

Deej-A.I.GithubSpotify人工智能开源项目音乐嵌入音乐推荐系统

Deej-AI是一个基于人工智能的音乐推荐系统,通过分析音频特征和播放列表上下文来创建个性化播放列表。该项目结合深度学习和自然语言处理技术,实现跨流派的创意音乐推荐。系统可生成平滑过渡的播放列表,帮助发现新音乐,并支持实时推荐下一首歌曲。Deej-AI为用户提供了一种创新的智能DJ体验,适合各类音乐爱好者使用。

audio-preprocess - 开源音频处理工具集

Fish Audio PreprocessorGithubPython工具开源项目音频处理音频预处理

Fish Audio Preprocessor是一个开源音频处理工具集，提供视频/音频转wav、人声分离、自动切片和音量匹配等功能。它支持音频数据统计、重采样和转录，未来计划集成WhisperX技术。该项目在Ubuntu系统上测试通过，可通过pip安装，并提供命令行界面。适用于需要批量处理音频的开发者和研究人员。

Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台

Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码

Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台，提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展，为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境，支持快速迭代和实验。

PaSST - Patchout技术优化音频变换器训练效率及性能

GithubPaSSTPatchout开源项目音频分类音频转换器预训练模型

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。

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理

FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度

Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。

AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成

AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割

AbSViT是一个创新视觉注意力模型，采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异，尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景，并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向，有望在多种视觉任务中发挥重要作用。

auraloss - 专注音频的PyTorch损失函数库

GithubPyTorchSTFT开源项目损失函数深度学习音频处理

auraloss是一个专注于音频处理的PyTorch损失函数库。它提供了丰富的时域和频域损失函数，包括ESR、SNR、STFT等，以及多种感知变换功能。该库支持多分辨率和随机分辨率STFT损失等高级特性，适用于多种音频深度学习任务。auraloss设计简洁，易于使用，并提供详细文档和示例，是音频处理研究的实用工具。

vampnet - 基于音频编解码器的先进音乐生成模型

Fine-tuningGithubGradio界面VampNet开源项目生成音乐模型预训练模型

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。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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