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pedalboard

功能强大的Python音频处理和效果器库

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。

prosodic - 多语言韵律分析与文本处理工具
GithubProsodicPythonWeb应用开源项目解析韵律分析
Prosodic是一款基于Python的开源韵律分析工具,支持英语和芬兰语文本解析。通过发音词典或自定义函数,可轻松扩展其他语言支持。该工具提供Web界面和Python API,能分析文本的节奏、音节和音素特征,适用于文学研究、语言学分析、诗歌创作、语言教学和自然语言处理等多个领域。
SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现
GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成
SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法,使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同,本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南,为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。
yandex-music-api - Python 库实现 Yandex Music API 非官方接口
GithubPythonYandex Music API开源项目非官方API音乐服务
这是一个为 Yandex Music 实现非官方 API 接口的 Python 库。支持 Python 3.7+ 版本,适用于同步和异步代码。除了实现原始 API,还提供高级封装对象,简化客户端和脚本开发。库包含完整文档,支持代理设置,并提供多个使用示例。项目欢迎社区贡献,采用 LGPL-3 许可证。
WebPd - 将Pure Data音频补丁转换为Web友好的JavaScript代码
GithubWebPd开源项目纯数据编译器网页开发音频编程
WebPd是一款模块化的Pure Data编译器,能将.pd补丁转换为易读的JavaScript或AssemblyScript代码。开发者可以轻松将Pure Data的音频处理功能集成到Web应用中,无需依赖其他工具。WebPd支持在线发布生成式音乐作品、实时音频处理以及Web应用和游戏中的声音制作。该项目提供Web编译器和命令行界面,方便用户编译和分享补丁。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目,支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频,输出高达48kHz的高保真音频,并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点,适用于不同生成任务,支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用,提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能,可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制,允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外,项目提供了详细的使用说明和参数设置选项,方便用户根据需求调整生成过程。
crepe - 基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器
CREPEGithubPython开源项目深度卷积神经网络音频处理音高跟踪
CREPE是一款基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器,直接处理时域波形输入,性能优于流行的音高跟踪器如pYIN和SWIPE。用户可通过PyPI安装,并利用预训练模型进行音高预测,结果包含时间戳、预测音高和置信度。CREPE支持时间步长调整、模型容量选择和时间序列平滑,适用于人声和乐器音频,并支持批量处理。
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。
torchcrepe - PyTorch实现的CREPE音高追踪算法
CREPEGithubPyTorch开源项目深度学习音频处理音高跟踪
torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。该项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。
polymath - 使用机器学习技术将任何音乐库自动转换为音乐制作样本库的工具
GithubPolymath开源项目机器学习样本库音乐制作音频处理
Polymath 使用机器学习技术将任何音乐库自动转换为音乐制作样本库。该工具能分离歌曲为不同音轨,量化节奏和速度,分析音乐结构和音调,并将音频转为 MIDI。适用于音乐制作人、DJ 和机器学习音频开发者,极大简化工作流程。访问 nendo.ai 获取更多信息和网络版功能。
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