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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。

versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具 适用多种类型和采样率
AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率
AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目,旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型,支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作,方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新,为音频处理技术提供了新的解决方案。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
awesome-whisper - 开源AI语音识别技术
AIGithubOpenAIWhisper开源项目语音识别音频转录
Whisper是OpenAI开发的开源AI语音识别系统,支持多种语言和平台,具备高精度和实时处理能力,并适用于开发者和企业进行高效集成。
SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具
GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型
SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具,采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术,统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面,为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型,支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型,可用于语音处理研究和应用开发。
LPCNet - 低复杂度神经语音合成与压缩算法
GithubLPCNet低复杂度算法开源项目神经网络线性预测语音合成
LPCNet是一种基于WaveRNN的低复杂度语音合成算法实现。通过结合线性预测技术,该项目在普通CPU上实现高质量语音合成,并支持1.6 kb/s的超低比特率压缩。LPCNet提供开源代码用于语音合成和编码研究,包括模型训练、优化以及实时包损失隐藏等功能,为语音技术研究和应用奠定基础。
snac - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubSNAC低比特率分层令牌开源项目神经网络编解码器音频压缩
SNAC是一种多尺度神经音频编解码器,能将音频压缩为低比特率的离散编码。它使用分层令牌编码方法,通过降低粗糙令牌的采样频率来覆盖更长时间跨度,有效节省比特率并支持长时间音频建模。SNAC提供多个预训练模型,适用于语音和音乐等场景,采样率覆盖24kHz至44kHz。开发者可使用Python简单实现音频编码和解码。
vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具
GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离
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。
snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器
GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩
SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器,以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法,创新地降低了粗糙令牌的采样频率,扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成,但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理,提供多个预训练模型以满足不同需求,是音频压缩和处理领域的重要工具。
openai-whisper - Next.js实现的自动语音识别,支持实时转录和录音回放
GithubNext.jsopenai-whisper实时转录开源项目自动化转录语音识别
本项目是基于OpenAI Whisper的自动语音识别系统webapp,使用Next.js框架开发。它能自动录音并上传至服务器进行转录和翻译,然后将结果返回前端。支持录音回放以验证输出效果,同时可通过设置消除背景噪音和调整录音暂停时间。项目仍在开发中,提供多种配置选项,适合需要快速实现语音转录功能的开发者。
diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术
DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型
DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器,能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练,提供命令行和程序化推理接口,并配有模型和音频样本。
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