fadtk

标准化Frechet音频距离计算工具

fadtk是一个计算Frechet音频距离(FAD)的标准化工具库。它支持多种音频嵌入模型,能高效计算音频嵌入和FAD∞分数。该工具提供预计算统计数据用于基线比较,可计算单曲FAD以识别异常。fadtk主要用于评估生成音乐质量,为音频研究提供了实用灵活的解决方案。

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icefall - 多语种语音识别开源工具箱

GithubTransducerZipformericefallk2-fsa开源项目语音识别

icefall是基于k2-fsa和lhotse的开源语音识别工具箱，支持多种数据集和模型架构。它提供预训练模型和详细文档，便于快速部署和实验。icefall在LibriSpeech等基准数据集上表现出色，适合开发高性能的语音识别系统。

fish-diffusion - 开源框架简化TTS、SVS和SVC模型开发

AI模型Fish DiffusionGithub多说话人开源项目语音合成

Fish Diffusion是一个开源的语音合成训练框架，专注于TTS、SVS和SVC任务。基于扩散模型，它支持多说话人合成和44.1kHz高品质输出。该项目优化了代码结构，提高了训练效率，并提供完整的环境配置和使用指南。Fish Diffusion适合研究人员和开发者探索语音合成技术，同时强调负责任的AI应用。项目特点包括简化的代码结构、多设备训练支持和半精度训练，有助于提高开发效率和降低资源消耗。此外，还提供了详细的数据集准备和模型训练指南，便于用户快速上手。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术

Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。

TFB - 时间序列预测评估框架

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

python_audio_loading_benchmark - Python音频库加载性能基准测试

GithubPython开源项目性能评估机器学习音频加载音频处理库

该项目评估了多个Python音频库的加载性能，包括scipy、soundfile和pydub等。测试比较了各库将不同格式音频文件加载为numpy、PyTorch和TensorFlow张量的速度，以及音频元数据获取效率。这项基准测试为机器学习模型开发者提供了宝贵参考，特别是在处理原始音频数据时。项目展示了详细的测试结果，并提供了运行基准测试的指导。

factool - 增强型AI文本事实性检测框架

AIFacToolGithub事实检测大语言模型开源项目生成式AI

FacTool是一款专注于检测大型语言模型生成文本中事实性错误的增强型框架。该工具支持知识问答、代码生成、数学推理和科学文献综述四个领域的检测任务。通过识别错误并提供分析和修正建议，FacTool显著提升了AI生成内容的可靠性和准确性。这一创新工具为AI研究和开发提供了有力支持，有助于推动生成式AI技术的整体进步。

Music AI - 先进的音频AI平台助力音乐和声音技术创新

AI工具AI音频模型开发工具隐私安全音乐处理音频智能平台

Music AI平台为音频和音乐领域提供先进的AI模型和工具。该平台集成了50多个AI模块，支持自定义工作流，并提供用户友好的界面和API。Music AI注重数据安全和隐私保护，将AI视为创意过程的辅助工具。平台已处理超10亿分钟音频，日均处理210万分钟，服务4800万用户，成为音频技术创新的重要基础设施。

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。

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。

speech-to-text - 实时音频转录系统，兼容多种格式，具备高级配置

GithubNVIDIA GeForce RTX 3060PythonSilero VADfaster-whisper实时转录开源项目

该开源项目使用Silero VAD技术检测静音部分，并结合Faster-Whisper将音频数据转录为文本。支持多种音频格式（如wav、mp3、ogg）和高级设置，如重复惩罚和无重复ngram大小。其HTML界面允许进行详细配置，并能同步显示转录结果，支持CUDA环境运行，兼容最新的Faster-Whisper版本（1.0.3），提升转录速度和准确性。

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