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深度学习音频处理综合课程

Deep Learning for Audio HSE 语音识别声源分离语音生成 Github 开源项目

此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面，包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料，涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源，适合深入了解音频处理技术的人士。

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介绍相关项目

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

dc_tts - 基于深度卷积网络的高效文本到语音转换模型

DC-TTSGithubTensorFlow开源项目文本转语音训练模型语音样本

dc_tts，一个基于TensorFlow的文本到语音转换模型，使用深度卷积网络和引导注意力机制进行设计。项目不仅还原了相关学术论文，还对不同声音数据进行了深入研究，支持多种语言和数据集，提供完善的训练及预处理教程以及预训练模型，适用于学术研究和实际应用场景。

tf_audio_steganalysis - 基于深度学习的MP3隐写分析研究

Audio SteganalysisCNNDeep LearningGithubMP3tensorflow开源项目

此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析，利用卷积神经网络（CNN）对MP3隐写进行深入分析与检测，并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络，轻松安装所需环境和依赖包，并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例，是音频隐写分析研究与实践的理想资源。

audioldm2 - 文本到音频生成模型AudioLDM 2实现多种音效、语音及音乐生成

AudioLDM 2GithubHuggingface声音效果开源项目文本到音频模型生成模型自监督预训练

AudioLDM 2是一个文本到音频扩散模型，能通过自监督预训练生成多样化的音效、语音与音乐样本。其模型提供多个检查点，既适用于一般文本到音频的生成，也专注于音乐生成。用户可以通过调整推理步骤和音频长度控制生成音频的质量和时长。在Diffusers库中，从v0.21.0版本便可应用。该模型通过简单的提示，支持个性化音频创作，以中立的方式满足音频生成需求。

Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型

GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成

Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目，基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频，支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作，方便用户生成自定义音频。此外，项目还包含了详细的训练和评估流程，以及与其他模型的性能比较。

AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台，支持语音、音乐、音效及虚拟人对话

AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成

AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台，具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能，还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型，AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型，支持多种音频相关任务，不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。

awesome-russian-speech - 全面汇总俄语语音技术资源与开发工具

Github俄语开源项目语音合成语音技术语音模型语音识别

项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。

AI-For-Beginners - 人工智能初学者课程

AI伦理GithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目热门神经网络

《AI-for-Beginners》是一个为期12周的课程，涵盖了从神经网络和深度学习到计算机视觉和自然语言处理的多种AI主题。本课程适合初学者，通过具体的课程内容及实践，帮助你理解并应用AI技术。此外，课程还包括伦理问题的讨论，确保技术应用的负责任。加入我们，一起在AI的世界中不断探索和学习。

learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程

GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目

本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目，涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程（GenEng）的实践技巧，以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型（LLM）。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。

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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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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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