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matchering

智能音频匹配与母带处理工具

Matchering 2.0是开源音频处理工具,提供容器化Web应用和Python库。基于目标音轨和参考音轨比对,自动调整RMS、频率响应、峰值振幅和立体声宽度,实现专业级母带处理。支持多种音频格式,可用于风格模仿、专辑统一和音频实验,为音乐制作者提供灵活高效的解决方案。

spleeter - 音乐源分离工具
DeezerGithubPythonSpleeterTensorflow开源项目音频分离
Spleeter是Deezer开发的音乐源分离库,提供预训练模型,支持多种分离模式。适用于个人和专业音频处理,包括2声部、4声部及5声部模型。通过命令行或作为Python库使用,支持快速安装。此外,Spleeter还可通过Docker使用,兼容多种操作系统,为处理音频文件提供多种高效方案。
all-in-one - 全能音乐结构分析工具 自动识别节奏节拍和段落
AI模型GithubPyTorch开源项目深度学习音乐结构分析音频处理
All-In-One是一款音乐结构分析工具,可自动识别音乐速度、节拍、小节线、段落边界及标签。工具提供命令行和Python API,支持结果可视化和声音化,适用于音乐研究和应用开发。基于机器学习模型,具有快速处理、多格式支持等特点,并提供详细使用说明和高级研究功能。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱,利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性,支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具,nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库,支持深度学习
GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析
audioFlux是一个开源工具库,专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合,适用于分类、分离、音乐信息检索(MIR)和自动语音识别(ASR)等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现,支持FFT硬件加速,适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。
awesome-music-production - 完整音乐制作资源工具汇总
GithubMIDI合成器开源项目软件音乐制作音频工作站
该项目汇总了音乐制作所需的各类资源和工具,包括音频工作站、软件库、合成器、应用程序等。涵盖从创作到发行的完整流程,还包含AI音乐创作、虚拟现实等前沿技术。适合音乐制作人、作曲家及爱好者参考使用,是一个全面的音乐制作资源索引。
dry-matcher - Ruby模式匹配和结果处理库
GitHubGithubRubydry-matchergem开源项目
dry-matcher是一个Ruby库,提供模式匹配和结果处理功能。支持MRI 2.7.0以上和JRuby 9.4以上版本。该库允许定义自定义匹配模式,简化条件逻辑,提高代码可读性和可维护性。作为dry-rb生态系统的组件,dry-matcher为Ruby开发提供了实用工具。
Xound.io - 内容创作者的AI音频增强工具,提升声音质量与吸引力
AI工具Xound在线工具声音技术语音应用音频处理
这款先进的AI音频处理工具专为YouTube、TikTok创作者、播客主持人等内容创作者设计。该工具提供背景噪音去除、自然音调校正和声音增强功能,有效提升音频质量,吸引更多观众并提高内容参与度。其技术有助于减少用户流失,增强听众满意度,是播客和视频制作的理想选择。通过这一工具,内容创作者可以让每个声音都发挥最大价值,获得卓越的音频体验。
ultimatevocalremovergui - 音频人声分离开源工具,支持多种AI模型
AI模型GithubUltimate Vocal Remover人声分离开源软件开源项目音频处理
Ultimate Vocal Remover GUI是一个开源的音频人声分离工具,采用先进的源分离模型从音频文件中提取人声。它集成了多种AI模型,包括开发者自训练模型和Demucs v3/v4模型。该工具支持Windows、MacOS和Linux平台,提供图形界面操作,支持GPU加速和多种音频格式。此外,它还具备时间拉伸和音调变换功能,适合音频处理爱好者使用。
AudioKit - iOS、macOS和tvOS跨平台音频合成与处理框架
AudioKitGithubiOS开发开源项目音频分析音频合成音频处理
AudioKit是一个开源的音频合成、处理和分析平台,支持iOS、macOS(含Catalyst)和tvOS。该框架提供丰富的音频处理工具和API,便于开发者创建音频应用。AudioKit可通过Swift Package Manager集成,并配有详细文档和示例代码。作为开源项目,它拥有活跃的社区支持,为开发者提供持续更新和问题解决。
stable-audio-metrics - 音频生成模型评估指标集合
GPU支持Githubstable-audio-metrics开源项目数据结构音频指标音频生成模型评估
stable-audio-metrics是一个评估音乐和音频生成模型的开源指标集合。它包含基于Openl3的Fréchet距离、基于PaSST的Kullback-Leibler散度和基于CLAP-LAION的CLAP分数。该项目针对长形式全频带立体声生成进行了优化,支持可变长度输入,并提供了详细文档和示例。适用于评估MusicCaps、AudioCaps和Song Describer等数据集的音频生成质量。
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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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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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