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使用深度学习的开源伴奏提取工具

这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包,通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行,并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型,非常适用于需要高质量音频源分离的应用。

awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索
本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告,包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源,含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新,欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。
DeepSpeech - 开源的深度学习语音识别引擎
GithubProject DeepSpeechTensorFlow开源开源项目机器学习语音识别
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
Voice-Swap - AI声音转换平台助力音乐创作者实现声音风格转换
AI变声AI工具人工智能音频处理声音合成技术歌手声音转换音乐制作工具
Voice-Swap是一个AI驱动的声音转换平台,使用户能将歌声转换为各种艺术家风格。平台提供高质量AI声音模型,支持远程协作和demo制作,适合专业音乐人和爱好者使用。Voice-Swap重视版权保护,提供商业使用许可,并严格筛选内容。该工具为音乐创作带来新可能性,激发创意灵感。
Vocalize - AI驱动的音乐翻唱和语音合成工具
AI声音库AI工具AI音乐翻唱Vocalize语音克隆语音合成
Vocalize平台提供多样化的AI声音模型,支持音乐翻唱和文字转语音功能。用户可选择现有AI声音或创建个性化声音模型,已累计生成超370万个AI翻唱作品。平台提供多种订阅选择,包含无限转换和优先处理等特权,满足创作者多元需求。Vocalize为音乐和内容制作提供便捷、高效的AI语音解决方案。
AudioSep - 自然语言驱动的多功能音频分离基础模型
AudioSepGithub开放域声音分离开源项目自然语言查询语音增强音频分离
AudioSep是一个创新的音频分离基础模型,可通过自然语言描述执行多种音频分离任务。该模型在音频事件分离、乐器分离和语音增强等领域展现出卓越的性能和泛化能力。AudioSep支持用户通过文本描述精确分离所需音频内容,为音频处理技术开辟了新的应用方向。
AudioShake - 智能音频分离与处理解决方案
AI工具AI音频处理AudioShake歌词转录音轨分离音频分析
AudioShake为音频分离和处理提供全面解决方案。平台能将录音拆分为独立音轨,增强音频的互动性和灵活性。适用于混音母带、本地化字幕、互动体验、同步授权和歌词转录等多个领域。其技术受到业界广泛认可,为音频行业注入新活力。
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。
DiffSinger - 通过浅层扩散机制进行歌唱语音合成
DiffSingerDiffSpeechGithubLJSpeechPyTorch声音合成开源项目
DiffSinger项目通过PyTorch实现高效的浅层扩散机制声音合成。该项目支持多样的模型训练配置,涵盖基础、辅助解码器及浅层版本,并提供实时控制音调、音量和语速的功能,以适应不同的声音合成需求。适用于LJSpeech等数据集,适合从事音频合成研究与开发的专业人士。
voicefixer_main - 语音修复框架,支持严重退化和历史语音的恢复
GithubVoiceFixer开源项目神经声码器训练评估语音恢复
VoiceFixer 为一款专业语音修复框架,致力于修复严重退化或历史性语音。集成多种先进算法,适用于去噪音、消除回声、提升语音清晰度等多种场景,提供灵活的配置和广泛的测试支持。
musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM
AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成
MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入,用户可以在经过训练后,实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南,适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。
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