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RVC模型应用于音频转换的关键特性

该RVC模型通过自动程序生成,适用于特定平台的音频转换需求。在音频处理领域,该模型提供高效且可靠的转换体验,特别适合需要高精度音频转换的用户。

bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成
BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成
BigVGAN-v2是一款神经网络声码器,支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理,采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练,提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成,提供便捷的使用方式和交互式演示。
Mangio-RVC-Fork - 开源语音转换框架 支持多种F0算法和快速训练
AIGithubRVC开源项目深度学习语音转换音频处理
Mangio-RVC-Fork是一个基于VITS的开源语音转换框架,具有top1检索功能。它提供CLI和Web界面,支持多种F0估计方法,包括混合F0算法。该工具可快速训练,使用少量数据也能获得良好效果。支持模型融合改变音色,以及UVR5模型分离人声和伴奏。项目持续开发中,计划添加更多功能优化用户体验。
bigvgan_v2_22khz_80band_256x - 大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型
BigVGANCUDA加速GithubHuggingface开源项目模型神经声码器音频生成预训练模型
BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。
stt_en_conformer_transducer_xlarge - Conformer-Transducer模型的超大规模语音识别能力
GithubHuggingfaceNVIDIA ConformerNVIDIA Riva开源项目模型模型训练自动语音识别语音转录
Conformer-Transducer超大模型拥有600M参数,专为英语自动语音识别设计,以较低的字错误率(WER)脱颖而出。通过NVIDIA NeMo工具包训练,涵盖LibriSpeech、Mozilla Common Voice等多个数据集。模型支持Python调用,具备细化调优和批量处理功能,适合多种语音识别应用。虽然暂未兼容NVIDIA Riva,但其在英语语音处理方面表现卓越。
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。
DDSP-SVC - 低硬件需求语音转换工具,支持多音色训练
AI语音转换DDSP-SVCGithub声音转换开源项目数字声音信号处理深度学习
DDSP-SVC是一个开源AI语音转换项目,适用于普通个人电脑。相比SO-VITS-SVC,该项目具有较低的硬件资源消耗,训练速度接近RVC。项目包含新型Cascade Diffusion模型,支持多音色训练,提供多个预训练模型,满足多种语音转换需求。
Revocalize AI - 专业级AI声音生成和转换平台
AI工具AI语音生成声音转换语音美化音乐制作音频编辑
Revocalize AI提供专业的AI声音生成和转换服务。平台支持一键创建高质量AI声音模型,并提供官方授权的AI声音库。用户可实现声音美化、情感表达和语言转换等功能,适用于音乐制作和内容创作等领域。该工具还支持个人声音货币化,为用户开拓新的收入来源。Revocalize AI为音乐制作人、内容创作者和普通爱好者提供了探索声音潜力的平台。
encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码
EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器,采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量,支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩,还能与MusicGen模型结合进行音乐生成,体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案:LLM驱动音频编解码模型
GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理
LLM-Codec是一种创新音频编解码模型,将音频转换为文本空间,实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务,包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。
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