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rnnoise

开源深度学习实时语音降噪库

RNNoise是一个开源的基于循环神经网络的噪声抑制库,专注于实时全频带语音增强。它采用混合DSP和深度学习方法,支持48kHz采样率的16位PCM文件处理。该项目提供简单的命令行工具,同时允许用户使用自定义数据集进行模型训练。RNNoise还支持可加载模型,提高了系统的灵活性和适应性。

speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
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。
DN-DETR - 创新查询去噪技术加速目标检测训练
DETRGithub开源项目注意力机制深度学习目标检测计算机视觉
DN-DETR通过创新的查询去噪技术加速DETR目标检测模型训练。该方法仅需50%训练周期即可达到基线模型性能,大幅提高训练效率。项目开源了DN-DETR、DN-Deformable-DETR等多个模型实现,并提供详细的模型库、使用指南和安装说明,便于研究者复现结果或将去噪训练应用于其他模型。
RuntimeSpeechRecognizer - 基于OpenAI的Whisper的语音识别项目
GithubOpenAI's WhisperRuntime Speech RecognizerUnreal Engine开源项目语音识别高性能
RuntimeSpeechRecognizer是一个高效的语音识别项目,基于OpenAI的Whisper技术,提供快速且准确的识别。支持英语和多语言(多达100种语言),提供从75 MB到2.9 GB多种模型尺寸。自动下载语言模型,支持将识别的语音翻译成英语,特性可定制,无需静态库或外部依赖,兼容多个平台(Windows、Mac、Linux、Android、iOS等)。
WaveRNN - 高效神经音频合成技术
GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成
WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术,并包含Tacotron训练支持, 提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放,并附有详细使用指南与多样化的自定义功能,以便进行高质量的文本到语音转换。
ReazonSpeech - 多模型语音识别开源工具包 支持日语音频分析
GithubReazonSpeech开源项目深度学习自然语言处理语音识别
ReazonSpeech是一个开源语音识别项目,整合了多种高性能模型。它提供基于NeMo的FastConformer-RNNT模型、基于Kaldi的K2模型和基于ESPnet的Conformer-Transducer模型。此外,该项目还包含专用于日语电视节目分析的工具,有助于构建日语音频语料库。ReazonSpeech支持多个深度学习框架,为开发者提供了多样化的选择。
voicefixer - 语音恢复解决方案,高效修复各级别的语音退化
GithubVoiceFixer开源项目神经声码器语音修复语音处理预训练模型
Voicefixer,一款基于神经声码器的预训练工具,可处理多种语音退化问题,包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器,适用于各种应用场景,如命令行、桌面客户端及Python脚本。
NISQA - 多维度语音质量评估和自然度预测深度学习工具
GithubNISQA开源项目自然语言合成训练语音样本语音质量预测
NISQA是一个先进的深度学习工具,专注于多维度语音质量评估,包括噪声、色彩度、断续和响度等特质。最新版本NISQA v2.0增强了预测精度,并支持模型训练与微调。NISQA-TTS专为评估文本到语音系统生成语音的自然度而设计。项目库含14,000多个语音样本,适用于广泛的训练和评估任务。
ComfyUI_Noise - ComfyUI噪声控制增强节点集
AI绘图ComfyUIGithublatent空间噪声控制图像生成开源项目
ComfyUI_Noise为ComfyUI提供6个新节点,增强噪声控制和灵活性。功能包括噪声生成、批次复制、潜在空间插值、噪声强度计算、噪声注入和反向采样。这些工具支持小幅度变化生成、匹配输入图像和提示词的噪声查找,以及精细图像操作。该项目扩展了AI图像生成的创意可能性,适用于需要更多噪声控制选项的ComfyUI用户。
FreeNoise - 通过噪声重新调度实现无调谐的更长视频传播
FreeNoiseGithubLongerCrafter噪声重排开源项目无调优视频生成
FreeNoise是一种基于噪声重调的无调参长视频生成方法,不需要调参,仅需增加不到20%的时间即可实现高质量、长时间视频生成,支持多达512帧。该方法兼容VideoCrafter2、AnimateDiff和LaVie等视频框架,支持单一和多提示词的文本转视频生成,最新支持256x256分辨率。详情请参见项目页面和arXiv论文。
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