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pedalboard

功能强大的Python音频处理和效果器库

Pedalboard音频处理Python库音效插件VST3Github开源项目

Pedalboard是一个功能丰富的Python音频处理库，支持多种音频格式的读写和效果器应用。内置常见音频效果如合唱、混响等，同时支持加载VST3和Audio Unit插件。该库具有优秀的线程安全性、内存管理和处理速度，可与TensorFlow等深度学习框架集成。Pedalboard在Spotify的数据增强和AI功能开发中得到应用，是音频处理领域的高效工具。

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介绍相关项目
librosa - Python音频分析库 处理音乐和声音
GithubPython包librosa开源软件开源项目音乐处理音频分析
librosa是一个开源的Python音频分析库，用于音乐和声音处理。它提供音频加载、特征提取、频谱分析等功能，支持多种音频格式。librosa适用于音乐信息检索、音频特效制作和声学研究等领域。该库集成了信号处理算法，并提供文档和示例。librosa适合各级音频处理开发者使用。
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。
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。
pysox - Python封装的SoX音频处理工具
GithubPythonSoXpysox开源库开源项目音频处理
pysox是一个Python库，为SoX音频处理工具提供了Python接口。它支持音频格式转换、效果应用和文件合并等操作，可实现音频裁剪、压缩、淡入淡出等功能。pysox支持文件处理和NumPy数组操作，适用于音频分析和处理。该库需要SoX 14.4.2或更高版本，支持多种音频格式，并提供了简洁的API接口。
audio-webui - 支持自动安装和Docker部署的音频处理界面
Audio WebuiDockerGitHubGithub安装开源项目更新
Audio Webui为音频处理提供了全面的解决方案，兼容Python 3.10及更高版本，支持自动安装及Docker部署。适用于Windows、Linux、MacOS和Google Colab，项目持续更新维护。
audio-preprocess - 开源音频处理工具集
Fish Audio PreprocessorGithubPython工具开源项目音频处理音频预处理
Fish Audio Preprocessor是一个开源音频处理工具集，提供视频/音频转wav、人声分离、自动切片和音量匹配等功能。它支持音频数据统计、重采样和转录，未来计划集成WhisperX技术。该项目在Ubuntu系统上测试通过，可通过pip安装，并提供命令行界面。适用于需要批量处理音频的开发者和研究人员。
friendly-stable-audio-tools - 改进后的Stable Audio Tools开源框架支持音频生成模型训练和推理
AI音频生成GithubStable Audio开源项目模型训练深度学习音乐生成
该项目是对Stability AI的stable-audio-tools的重构和增强，提供了音频和音乐生成模型的开源代码。重构后的代码提高了可读性和易用性，并新增了评估和使用自训练模型的脚本。项目详细说明了如何训练Stable Audio 2.0等模型，并提供了Stable Audio Open 1.0的使用文档和便捷脚本。此外，项目支持多GPU/节点生成，并集成了Gradio界面用于测试模型。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库 实现特征提取分类和分割
GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析
pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。
audiomentations - 使用于深度学习的高级音频数据增强库
AudiomentationsGithubPyPIPython开源项目深度学习音频数据增强
Audiomentations是一个用于音频数据增强的Python库，专为提升深度学习模型性能而设计。该库支持单声道和多声道音频，能够集成到Tensorflow/Keras或Pytorch等训练管道中。它已在Kaggle竞赛中帮助用户取得了出色的成绩，并被多家开发下一代音频产品的公司采用。Audiomentations提供了丰富的音频变换功能，如加噪声、时间拉伸、音调变化和移位等，在CPU上运行，同时推荐使用torch-audiomentations以获得GPU支持。
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。
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