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tf_audio_steganalysis

基于深度学习的MP3隐写分析研究

Audio SteganalysisDeep LearningtensorflowCNNMP3Github开源项目

此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析，利用卷积神经网络（CNN）对MP3隐写进行深入分析与检测，并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络，轻松安装所需环境和依赖包，并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例，是音频隐写分析研究与实践的理想资源。

GithubGithub论文论文
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Tensorflow-Project-Template - 结合了简单性、文件夹结构的最佳实践和良好的 OOP 设计的简介深度学习项目模板
GithubOOP设计Tensorflow开源项目模板深度学习项目结构
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whisper-timestamped - 多语言语音识别工具，支持单词时间戳和置信度评分
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whisper-timestamped 是一个增强型多语言语音识别工具，基于 OpenAI 的 Whisper 模型，通过动态时间规整(DTW)技术预测单词时间戳，并附带置信度评分。该扩展兼容所有 Whisper 版本，优化内存使用，适用于处理长音频文件。此外，还支持在运行 Whisper 模型前进行语音活动检测(VAD)，有效降低训练数据中的误差。whisper-timestamped 可提高识别准确度，尤其适用于包含语音卡顿或填充词的情景。
StableTTS - 轻量级流匹配和DiT驱动的新一代TTS模型
GithubStableTTSTTS模型人工智能开源项目语音合成
StableTTS是一款开源的轻量级中英文语音合成模型，参数量仅为1000万。该项目创新性地结合了流匹配和扩散卷积Transformer技术，灵感源自Stable Diffusion 3。StableTTS提供预训练模型，支持推理、微调和WebUI应用。其独特的模型架构包含扩散卷积Transformer块和流匹配解码器，旨在提升语音合成质量。项目还提供了便捷的训练和推理工具，以及Hugging Face在线演示平台。
audio-dataset - LAION音频数据集收集与处理开源计划
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LAION发起的Audio Dataset Project致力于收集和处理大规模音频-文本对数据集。项目团队由Mila和UCSD的研究人员及全球贡献者组成，专注于数据收集、标准化处理和webdataset格式存储。该项目为CLAP等模型训练提供数据支持，并设有完善的贡献指南和进度跟踪系统，欢迎更多贡献者参与。
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
Audio Separator是一个开源的Python音频分离工具，能将音频文件分离为人声、乐器等多个音轨。支持WAV、MP3等常见格式，提供命令行和Python API接口。采用MDX-Net、VR Arch等AI模型，支持GPU加速，可快速分离高质量音轨。适用于卡拉OK制作和音乐后期处理等场景。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。
fast-style-transfer - 快速将照片和视频转换为名画风格
GithubTensorFlow图像风格化开源项目机器学习视频风格化风格迁移
本项目利用TensorFlow技术，快速将照片和视频转换为多种名画风格。通过深度学习算法实现毫秒级风格迁移，并提供详细文档和示例，适用于研究和开发。项目采用实例归一化和感知损失优化，确保转换效果精美且实时。
t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用
Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目
本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。
LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案：LLM驱动音频编解码模型
GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理
LLM-Codec是一种创新音频编解码模型，将音频转换为文本空间，实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务，包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。
SemantiCodec-inference - 超低比特率音频编解码器优化潜在空间语义
GithubSemantiCodec低比特率开源项目神经网络语义空间音频编解码
SemantiCodec是一个开源的神经音频编解码器项目，提供0.31-1.40 kbps的超低比特率音频压缩。通过优化潜在空间的语义表示，实现高效的音频编码和解码。支持25-100每秒的灵活令牌率，兼容CPU、CUDA和MPS平台。项目提供简单的API接口，适用于需要高压缩率同时保持音质的应用场景。
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