amodem

音频调制解调库实现无网络数据传输

amodem是一个Python实现的音频调制解调库，可通过声卡实现计算机间的数据传输。它支持多种调制方式和采样率，使用OFDM技术，最高可达80kbps的传输速率。该项目适用于空中隔离或有线连接的场景，为无网络环境下的数据交换提供了解决方案。

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介绍相关项目

kymatio - 基于Python的大规模信号处理与机器学习的波形散射转换

GithubKymatio信号处理大规模数值实验开源项目波浪散射变换深度学习

Kymatio是一个基于Python的波形散射转换库，支持1D、2D和3D波形，适用于信号处理和机器学习的数值实验。无论在CPU还是GPU上，Kymatio均可流畅运行，并与PyTorch、TensorFlow和Jax等主流深度学习框架兼容。Kymatio采用固定的波形滤波器实现平移不变的信号表示，适用于构建端到端的深度神经网络。

pyloudnorm - Python音频响度测量库

GithubITU-R BS.1770-4Python开源项目音频响度计音频处理

pyloudnorm是基于ITU-R BS.1770-4标准开发的Python音频响度测量库。它支持灵活调整闸门块大小和频率权重滤波器，可实现音频响度测量、峰值归一化和响度归一化。该库能精确测量WAV文件响度，并提供自定义IIR滤波器等高级功能。pyloudnorm适合音频开发者和专业人士使用，可满足精确的音频响度分析和处理需求。

whisper - 跨平台音频转文本开源项目

FFMPEGGithubWhisperWhisper.cppopen source开源项目音频转文字

Whisper是OpenAI开发的开源项目，使用whisper.cpp和FFMPEG将音频转换为WAV格式并提取文本。项目支持客户端和服务器端运行，无需互联网。目前代码和文档正在优化，接受捐赠以支持持续更新。适用于Android、Linux、Windows、iOS和macOS系统，安装和使用便捷，提供详尽文档和丰富资源。

AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统

AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成

AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统，基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型，支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受，并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理，或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。

distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能

Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目

通过分布式计算技术，分散大型语言模型（LLMs）的工作负载到多个设备上，即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态，用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群，实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构，提供简便的设置和操作方法，用户可以在本地运行大规模语言模型。

audio-development-tools - 综合音频开发工具集从机器学习到声音合成

Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具

Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具，可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。

chatglm.cpp - C++实现的ChatGLM实时聊天工具

C++ChatGLMGithub实时聊天开源项目机器学习模型量化

ChatGLM.cpp 是一个使用C++实现的实时聊天项目，支持ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3和GLM-4模型，兼容多种硬件和操作系统。项目通过int4/int8量化、优化的KV缓存和并行计算技术，实现了高效的CPU推理，并支持P-Tuning v2和LoRA微调模型。该项目还提供Python绑定、网络演示和API服务器，扩展了使用场景，适用于高效实时聊天。

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。

python-sounddevice - Python音频处理库支持多平台播放和录制

GithubNumPyPortAudioPython开源项目跨平台音频处理

python-sounddevice是一个基于PortAudio库的Python模块，提供音频播放和录制功能。该模块支持Linux、macOS和Windows平台，能够处理包含音频信号的NumPy数组。它为开发者提供了在Python项目中实现音频输入输出操作的工具，适用于各种音频应用开发。

CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型

CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成

CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法，通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型，在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中，CoMoSpeech展现出优异性能，推理速度超过实时150倍，大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。

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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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