nlpaug

NLP数据增强的Python工具库

nlpaug 数据增强自然语言处理音频处理机器学习 Github 开源项目

nlpaug为文本和音频提供数据增强解决方案，适用于多种机器学习和神经网络框架，如scikit-learn、PyTorch和TensorFlow，只需几行代码即可实现数据增强。

pandas-ai - 高效数据处理与自然语言交互平台

GithubPandasAIPython开源项目数据分析数据可视化热门自然语言处理

PandasAI是一个强大的Python平台，专为非技术用户设计，通过自然语言轻松查询数据。它不仅帮助技术用户节省时间，还通过Jupyter notebooks或借助FastAPI和Flask轻松部署为REST API。想要了解更多PandasAI Cloud或企业版服务，欢迎联系我们获取详细信息。

audiolm-pytorch - 基于Pytorch的音频生成模型AudioLM

AudioLMEnCodecGithubPytorchSoundStream开源项目音频生成

AudioLM是一个基于Pytorch的音频生成模型，具有T5引导的文本到音频转换功能。该项目还兼容SoundStream和Facebook的EnCodec，并提供了多个音频编码和解码模块。用户可以通过完整的训练和使用流程，包括SoundStream、分层Transformer和基于文本条件的音频合成，来进行音频生成技术的研究和开发。

spark-nlp-workshop - Python和Scala自然语言处理实践资源

GithubPythonScalaSpark NLP开源项目机器学习自然语言处理

Spark NLP Workshop是一个开源项目，提供丰富的Jupyter笔记本和教程，展示如何在Python和Scala中使用Spark NLP进行自然语言处理。项目涵盖注释、评估和训练等方面，并包含适用于不同开发环境的Databricks笔记本。此资源库支持本地和Google Colab环境的简易设置，为数据科学家和开发者提供了实用的NLP工具和示例。

xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具

GithubGoogle CloudPyTorch/XLATPU分布式计算开源项目深度学习

PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。

audiocraft - Facebook开源的AI音频生成工具库

AI模型AudioCraftGithubPyTorch开源项目深度学习音频生成

AudioCraft是Facebook Research开发的开源PyTorch库，专注于音频生成的深度学习研究。它集成了AudioGen和MusicGen两个先进的AI模型，支持文本到音乐、文本到声音等多种任务。该库还包含EnCodec和Multi Band Diffusion等相关模型，提供完整的训练管道、详细文档和API。AudioCraft为研究人员提供了一个强大的平台，用于探索和开发高质量音频生成技术。

NATSpeech - 非自回归文本转语音（NAR-TTS）框架

DiffSpeechGithubNATSpeechPortaSpeechPyTorchText-to-Speech开源项目

NATSpeech框架是一款高效的非自回归文本至语音转换系统，特点为便捷的操作、可扩展性强，并采用精准的数据处理技术。框架包括PortaSpeech与DiffSinger两种高质量语音合成技术，适用于高端研究与商业应用，配备详尽的技术文档及安装指导。

nlg-eval - 自然语言生成多指标评估工具使用指南

BLEUGithubPythonnlg-eval开源项目自然语言生成评估方法

提供全面的自然语言生成（NLG）评估工具，包含BLEU、METEOR、ROUGE、CIDEr等多种无监督指标。文档涵盖安装、设置、验证及使用方法，并支持Python API和命令行使用方式，适用于多种操作系统。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库

GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理

dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。

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