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音频AI模型前沿进展与资源汇总

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集
Colab notebooksGitHub仓库GithubML实验开源项目点击率特征集
该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记,涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目,如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文,这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容,包括热门代码仓库和高引用的学术论文,便于用户快速进行实验和探索最新技术。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
musicgen-large - 基于文本和音频提示的大规模AI音乐生成模型
GithubHuggingfaceMusicGenTransformer模型人工智能开源项目文本生成音乐模型音频合成
MusicGen-large是Meta AI开发的3.3B参数规模文本到音乐生成模型。该模型采用单阶段自回归Transformer架构和32kHz EnCodec分词器,能根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。MusicGen支持文本和旋律引导音乐创作,为AI音乐研究开辟新途径。研究人员可通过Transformers或Audiocraft库使用MusicGen进行音乐生成实验。
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。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
awesome-llm-json - 大语言模型生成结构化数据的资源
GithubJSONLLMPydanticfunction callingstructured outputs开源项目
本资源列表提供了丰富的资源,用于使用大语言模型(LLMs)生成JSON或其他结构化输出。内容包括术语解释、托管模型、本地模型、Python库、博客文章、视频和Jupyter笔记本,介绍了函数调用(Function Calling)、指导生成(Guided Generation)和工具使用等多种技术和工具,探索高效生成和处理结构化数据的方法。
Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总
GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化
Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术,包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等,支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新,提供过去60天内的相关研究成果,便于用户系统地探索和应用这些高效技术。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述
Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理
Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展,同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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