NeuralSVB

NeuralSVB 基于深度学习的歌声美化系统

NeuralSVB AI歌声美化深度学习语音处理音频生成 Github 开源项目

NeuralSVB是一个开源的歌声美化系统，基于深度学习技术自动优化歌唱质量。该系统通过分析和调整音高、音色和表现力，改善歌声效果。项目提供了训练代码、预训练模型和自建数据集PopBuTFy，为歌声合成技术的研究和开发提供了重要资源。

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。

MusicGen AI - AI音乐创作工具

AI工具AI音乐生成MetaMusicGen深度学习音频处理

MusicGen是Meta开发的开源AI音乐生成工具，采用单一语言模型技术。它可基于文本、旋律或音频输入创作多样化音乐。支持旋律调节、文本条件生成等多种模式，训练数据涵盖20,000小时授权音乐。用户可通过Web界面使用MusicGen，灵活调整参数控制音乐生成。该工具为音乐创作领域带来新的可能性，推动AI音乐技术的发展。

Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台

Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码

Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台，提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展，为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境，支持快速迭代和实验。

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples - 少样本语音克隆的先进技术

GithubNVIDIA V100VCTK数据集声音克隆多说话者生成模型开源项目训练

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目致力于开发能够实现少样本语音克隆的先进技术。项目通过建立说话者嵌入空间，有效捕捉说话者的独特语音特性，如音调、口音等，类似于语音指纹。该项目已在84名讲话者上进行训练，使用了NVIDIA V100 GPU完成了大量周期的训练。欲了解更多，可参考Baidu发表的论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》。

Bridge-TTS - 创新方法提升文本转语音合成效果

Bridge-TTSGithubSchrodinger Bridge开源项目文本转语音机器学习语音合成

Bridge-TTS是一个革新性的文本转语音(TTS)项目，利用人工智能和机器学习技术，通过创新的数据处理方法优化语音合成。无论在简单还是复杂的应用场景中，它都显著优于传统的扩散模型。这一突破不仅提升了TTS技术水平，还为语音合成和相关人工智能领域开辟了新的研究方向。项目详情、研究方法和结果可在官方网站查阅，完整源代码将在论文被学术界正式接受后公开发布。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

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。

reverb-asr - 基于大规模人工标注数据的开源语音识别模型

GithubHuggingfaceReverb ASR人工智能开源项目模型自动语音转录语音处理语音识别

这是一个基于20万小时人工标注语音数据训练的开源语音识别系统。采用CTC/attention联合架构，同时支持CPU和GPU部署。系统的特色在于通过verbatimicity参数实现对转录详细程度的精确控制，可输出从简洁到完整逐字的多种转录风格。支持attention、CTC等多种解码方式，适合不同应用场景。

Stable Audio Open - 开源文本转音频模型生成高质量短音频样本和音效

AI工具Stable Audio Open开源模型文本到音频音效制作音频生成

Stable Audio Open是一个开源的文本转音频生成模型，专注于创建短音频样本、音效和音乐制作元素。用户可通过文本提示生成最长47秒的高质量音频。该模型适用于创建鼓点、乐器片段、环境音效和拟音效果等。作为免费开源工具，它为音乐制作和声音设计提供了实用的解决方案。用户可以使用自己的数据微调模型，生成个性化音效。此外，模型支持部署到个人设备，便于自定义使用。

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。

MelNet - MelNet音频频域生成模型的全面实现

GithubMelNetPythonTTS合成开源项目条件生成音频生成

MelNet项目提供了一个在音频频域中生成模型的实现，支持无条件与条件音频生成。该技术兼容多个数据集，包括Blizzard和VoxCeleb2，支持灵活的训练配置，同时实现多GPU训练与TTS合成，不断更新以支持更多音频处理功能。它为致力于音频生成技术研究的开发者和研究人员提供了有力工具。

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