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dasp-pytorch

基于PyTorch的可微分音频信号处理器库

dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能,可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理,有助于加速训练和优化性能。作为开源项目,dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。

bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升,满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练,适应多种音频环境,涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub,提供预训练模型和交互式演示,支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置,为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
pytorch-dnc - PyTorch实现的差分神经计算机及相关模型库
DNCGithubSAMSDNC开源项目神经网络记忆增强
这个PyTorch库实现了差分神经计算机(DNC)、稀疏访问存储器(SAM)和稀疏差分神经计算机(SDNC)等模型。它提供灵活API用于构建和训练这些神经网络,支持多层控制器、共享内存等配置。库中还包含复制和加法等基准任务,以及内存可视化功能,有助于开发和评估基于外部存储的神经网络模型。
AudioDec - 流式高保真神经音频编解码开源项目
AudioDecGithub开源开源项目流式传输神经音频编解码器高保真
AudioDec项目开发了一种流式高保真神经音频编解码器,可以12.8 kbps的比特率处理48 kHz单声道语音。该编解码器在GPU上解码延迟约6毫秒,CPU上约10毫秒。项目采用两阶段训练方法,利用预训练模型可快速为新应用训练编码器。AudioDec在压缩率、延迟和重建质量方面均表现优异,适用于实时通信等场景。
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。
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。
python_audio_loading_benchmark - Python音频库加载性能基准测试
GithubPython开源项目性能评估机器学习音频加载音频处理库
该项目评估了多个Python音频库的加载性能,包括scipy、soundfile和pydub等。测试比较了各库将不同格式音频文件加载为numpy、PyTorch和TensorFlow张量的速度,以及音频元数据获取效率。这项基准测试为机器学习模型开发者提供了宝贵参考,特别是在处理原始音频数据时。项目展示了详细的测试结果,并提供了运行基准测试的指导。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
diart - Python实时音频处理框架 支持说话人分离和语音活动检测
AI模型GithubPythondiart实时音频处理开源项目说话人分类
diart是一个开源的Python实时音频处理框架,专注于AI驱动的音频应用开发。其核心功能包括实时说话人分离、语音活动检测和增量聚类。该框架集成了说话人分段和嵌入模型,支持自定义AI流程、基准测试和超参数优化。diart还提供WebSocket接口,方便进行Web服务部署。
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。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库 实现特征提取分类和分割
GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析
pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。
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