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LAION音频数据集收集与处理开源计划

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。

audioseal - 创新语音水印技术 提升音频安全性能
AI模型AudioSealGithub开源项目语音水印音频处理
AudioSeal是一种创新的语音水印技术,在音频中嵌入难以察觉的水印,并能快速准确地检测。该技术具有出色的抗篡改能力,可在编辑后的长音频中识别水印片段。AudioSeal实现了高精度的样本级检测,同时保持音质,适用于大规模和实时应用场景。其检测速度比现有方法快近百倍,为音频安全和版权保护提供了强有力的工具。
AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台,支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台,具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能,还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型,AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型,支持多种音频相关任务,不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
dataset - 摩洛哥方言Darija与英语双语开源数据集DODa
DODaDarijaGithub开源数据集开源项目摩洛哥方言自然语言处理
Darija Open Dataset (DODa)是一个专注于摩洛哥方言的开源项目,包含约15万条条目。该数据集提供语义和语法分类、多种拼写形式、词形变化以及大量翻译句子。DODa采用拉丁字母和阿拉伯字母,反映了Darija拼写的多样性,为自然语言处理应用提供了丰富资源。项目目标是成为Darija NLP的重要参考,并鼓励社区贡献。
klaam - 阿拉伯语多功能语音处理技术,识别、分类与转换
Githubfastspeech2klaamwav2vec开源项目文本转语音语音识别
klaam项目通过采用尖端技术模型如wave2vec和fastspeech2,提供全面的阿拉伯语语音识别、分类和文字转语音服务。支持多种方言和数据集,便于培训、预测与快速部署。
audio - 适用于PyTorch音频处理的库,支持多种文件格式与音频数据集
API参考GithubPyTorchtorchaudio开源项目机器学习音频处理
torchaudio是为PyTorch设计的音频处理库,提供GPU加速和自动微分,支持加载和保存多种音频格式(如wav、mp3、ogg、flac等),并提供常见数据集的数据加载器及音频转换功能(如频谱图、Mel频谱图)。该库还提供兼容其他库的接口,适用于音频和语音处理方面的应用。
Leaderboard - 多语言语音识别基准测试平台 促进ASR系统评估
Github基准测试开源项目数据集模型评估语音识别
SpeechColab ASR leaderboard是一个开源的语音识别基准平台,集成测试集、模型集和标准化评估流程。平台提供多样化测试数据,涵盖广泛ASR场景,支持商业API和开源模型评估。它简化了ASR系统的基准测试、复现和验证过程,方便研究人员和开发者比较不同系统性能。通过统一的评估标准,该平台有助于推动语音识别技术的持续进步。
awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总
Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库
Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。
stable-audio-open-1.0 - 开源文本转音频模型支持44.1kHz立体声和最长47秒音频生成
GithubHuggingfaceStable Audio Open 1.0人工智能开源项目机器学习模型音乐创作音频生成
Stable Audio Open 1.0是Stability AI推出的开源音频生成模型,通过自编码器、T5文本嵌入和DiT扩散模型架构,将文本转换为最长47秒的44.1kHz立体声音频。模型基于48万条音频数据训练,在音效和环境音生成方面表现突出,支持stable-audio-tools和diffusers两种调用方式。现阶段仅支持英文提示词输入,不具备人声生成能力。
wav2vec2-large-lv60 - 深度学习实现高性能语音识别 仅需少量标记数据
GithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目模型深度学习语音识别语音预训练音频处理
Wav2Vec2是Facebook开发的语音预训练模型,通过无监督学习从原始音频中提取语音特征。该模型在大规模未标注数据上预训练后,能够以极少量的标注数据实现高性能语音识别。在LibriSpeech测试集上,全量标注数据训练可达1.8/3.3词错率;仅用1小时标注数据即超过先前100小时数据的最佳结果;10分钟标注数据也能实现4.8/8.2词错率。Wav2Vec2为低资源环境下的高质量语音识别提供了新的可能性。
Amphion - Amphion开源工具集,支持音频、音乐、语音生成及多任务评估
AmphionGithub声码器开源项目文本到语音语音生成音乐生成
Amphion是一个开源的音频、音乐和语音生成工具集,旨在支持可重复的研究并帮助研究人员和工程师入门。提供TTS、SVS、VC、SVC、TTA等生成任务,集成高级语音编码器和评估指标,如F0建模、能量建模、语音相似度测评。功能包括模型可视化、数据集建设及文本到音频/音乐的实现,推动音频生成技术应用。
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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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