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

awesome-diarization - 说话者分离和语音分割的数据集

FunASRGithubMiniVoxSIDEKITSpeaker DiarizationSpeechBrain开源项目

RestoreFormer - 盲脸修复的跨域注意力模型

GithubRestoreFormer++人脸修复开源项目深度学习盲恢复高质量

RestoreFormer利用多头交叉注意力层实现高质量盲脸修复，其特点是从高质量字典中提取关键-值对用于面部重建。2023年9月项目添加了在线演示和更用户友好的推理方法，2023年1月新增了测试数据集。源代码和资源在GitHub提供，并包含详细的数据集准备和模型训练指南，支持多种评估指标。

AudioShake - 智能音频分离与处理解决方案

AI工具AI音频处理AudioShake歌词转录音轨分离音频分析

AudioShake为音频分离和处理提供全面解决方案。平台能将录音拆分为独立音轨，增强音频的互动性和灵活性。适用于混音母带、本地化字幕、互动体验、同步授权和歌词转录等多个领域。其技术受到业界广泛认可，为音频行业注入新活力。

ai-audio-startups - AI音频技术革新音乐制作与语音处理新纪元

AI音频Github声音检测开源项目语音识别音乐生成音频分析

本项目收录了众多专注AI音频和音乐技术的创新企业，涉及音乐创作、制作、源分离、分析推荐、广播、播客、听力辅助、声音检测和语音技术等多个领域。这些初创公司运用人工智能，为音频内容创作者、音乐爱好者和专业人士开发先进工具和解决方案，推动音频技术不断进步。

DiffSinger - 优化歌声合成的浅扩散机制技术

AI技术DiffSingerDiffSpeechGithub声音美化开源项目语音合成

DiffSinger是一个基于浅扩散机制的高质量歌声合成技术，专注于精准的语调与旋律控制。项目支持多种数据集和加速技术，已获AAAI-2022认可，并提供开源代码及应用实例。

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。

univnet - 具有多分辨率频谱图鉴别器的神经声码器

GANGithubUnivNet开源项目神经合成器音频样本高保真波形生成

UnivNet是一种利用多分辨率频谱鉴别器的神经声码器，旨在提供高保真波形生成。本项目包括一个非官方PyTorch实现，并可与原始研究的客观评分相匹敌。它在主观评测中胜过HiFi-GAN，推理速度也比HiFi-GAN快1.5倍。项目还提供预置的训练参数和预训练模型，支持高度自定义和不同的音频数据源。

DeepFilterNet - 用于全频段音频（48kHz）的低复杂度语音增强框架

DeepFilterNetGithub全带宽音频实时处理开源项目语音增强降噪

DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频（48kHz）实时语音增强框架，支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块，以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件，用于实时噪声抑制，并提供详细的安装和使用指南，适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。

iSTFTNet-pytorch - 轻量级Mel频谱声码器

GithubMel-spectrogramVocoderiSTFTNet声音合成开源项目轻量级

iSTFTNet，一款结合逆短时傅里叶变换的Mel频谱声码器，训练速度较传统hifigan快30%，性能超前60%。以C8C8I模型为核心，优化声音质量和处理速度，适配快速高效的语音处理需求。虽主要为技术测试和验证，其音质和处理速度的优势已得到实证。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

相关项目

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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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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