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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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pytaglib - 多功能Python音频元数据库 支持多种格式和自定义标签
GithubPythonTagLibpytaglib多格式支持开源项目音频标签库
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awesome-audio-plaza - 全球音频领域的最新研究成果和创新项目
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Awesome Audio Plaza汇聚全球音频领域的最新研究成果和创新项目。涵盖自然语音合成、音乐创作、自动语音识别至声音转换等多个子领域，为研究人员、学者及爱好者提供了一个内容丰富的信息平台。该平台通过整合arxiv、Hugging Face日报、Twitter、GitHub等多种资源，确保用户能够访问到前沿科研和技术动态。
picard - 跨平台音频标签编辑应用 功能强大
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MusicBrainz Picard是一款跨平台音频标签编辑应用，支持多种音频格式。它采用AcoustID音频指纹识别技术和专辑导向的标签方法，结合MusicBrainz数据库，实现精确音乐标记。该应用还提供CD查询、插件扩展、脚本语言和封面下载等功能，适合音乐爱好者整理音频文件。
python-audio-separator - Python音频分离工具 轻松提取人声和乐器声轨
Audio SeparatorGithub人声分离开源项目模型推理音轨分离音频分离
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pykaldi - Python 语音识别工具
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PyKaldi是一款Python脚本工具，为Kaldi语音识别工具包和OpenFst库提供了易用的Python包装器。它适用于语音识别研究人员和专业人士，可在Python中调用低级Kaldi函数、操作对象，并实现新工具。PyKaldi是对Kaldi的有力补充，其高层次的应用模块如ASR、对齐和分段，使大部分Python程序员都能上手。如果需要在Python中操控Kaldi和OpenFst对象，PyKaldi是一个理想的选择。
openvino-plugins-ai-audacity - OpenVINO驱动的Audacity AI音频处理插件
AI插件AudacityGithubOpenVINO开源软件开源项目音频处理
这个开源项目为Audacity开发了一系列基于AI的音频处理插件。包含音乐分离、降噪、音乐生成与延续以及语音转写等功能。插件使用OpenVINO技术，支持在本地CPU、GPU或NPU上运行，无需网络连接。这些功能可显著提升音频编辑效率和质量。项目采用GPL v3开源协议，适用于Windows和Linux系统。目前提供音乐分离、降噪、AI音乐生成和Whisper语音转写四大功能。开发者欢迎用户反馈和贡献代码，持续改进插件性能。
nih-plug - Rust开发的多功能音频插件框架
CLAPGithubNIH-plugRustVST3开源项目音频插件框架
nih-plug是一款用Rust语言开发的音频插件框架，支持VST3和CLAP格式。它提供简洁而强大的API，包括丰富的参数系统、GUI支持和多线程处理等功能。框架附带多个示例插件，展示了各种特性的使用方法。nih-plug致力于简化插件开发过程，同时保持灵活性和可扩展性。适合开发者创建各类音频处理和合成插件。
audio - 适用于PyTorch音频处理的库，支持多种文件格式与音频数据集
API参考GithubPyTorchtorchaudio开源项目机器学习音频处理
torchaudio是为PyTorch设计的音频处理库，提供GPU加速和自动微分，支持加载和保存多种音频格式（如wav、mp3、ogg、flac等），并提供常见数据集的数据加载器及音频转换功能（如频谱图、Mel频谱图）。该库还提供兼容其他库的接口，适用于音频和语音处理方面的应用。
Amphion - Amphion开源工具集，支持音频、音乐、语音生成及多任务评估
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Amphion是一个开源的音频、音乐和语音生成工具集，旨在支持可重复的研究并帮助研究人员和工程师入门。提供TTS、SVS、VC、SVC、TTA等生成任务，集成高级语音编码器和评估指标，如F0建模、能量建模、语音相似度测评。功能包括模型可视化、数据集建设及文本到音频/音乐的实现，推动音频生成技术应用。
matchering - 智能音频匹配与母带处理工具
GithubMatchering 2.0Python库开源项目母带处理音频匹配音频处理
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。
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