pyloudnorm

Python音频响度测量库

音频响度计 Python ITU-R BS.1770-4 音频处理开源项目 Github

pyloudnorm是基于ITU-R BS.1770-4标准开发的Python音频响度测量库。它支持灵活调整闸门块大小和频率权重滤波器，可实现音频响度测量、峰值归一化和响度归一化。该库能精确测量WAV文件响度，并提供自定义IIR滤波器等高级功能。pyloudnorm适合音频开发者和专业人士使用，可满足精确的音频响度分析和处理需求。

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介绍相关项目

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。

huggingsound - 基于HuggingFace的语音处理开源工具库

GithubHuggingFaceHuggingSound开源项目模型训练自然语言处理语音识别

HuggingSound是基于HuggingFace工具开发的语音处理工具库。该项目为语音识别、模型微调和评估提供了简洁的接口。适用于Python 3.8+环境，支持pip安装。HuggingSound能够利用预训练CTC模型进行推理，并通过语言模型增强识别准确度。此外，它还包含模型评估和微调功能，便于研究人员根据特定数据集优化模型表现。

audiolm-pytorch - 基于Pytorch的音频生成模型AudioLM

AudioLMEnCodecGithubPytorchSoundStream开源项目音频生成

AudioLM是一个基于Pytorch的音频生成模型，具有T5引导的文本到音频转换功能。该项目还兼容SoundStream和Facebook的EnCodec，并提供了多个音频编码和解码模块。用户可以通过完整的训练和使用流程，包括SoundStream、分层Transformer和基于文本条件的音频合成，来进行音频生成技术的研究和开发。

openlrc - 使用 Whisper 和 LLM（GPT、Claude 等）将语音转录并翻译成 LRC 文件的Python库

GithubLRC 文件Open-LyricsPython开源项目翻译语音转录

OpenLRC是一个Python库，利用faster-whisper进行语音转录，并使用LLM如OpenAI-GPT和Anthropic-Claude将其翻译和优化支持.lrc字幕文件生成。该库提供上下文感知的翻译以提升质量，并支持生成双语字幕和自定义API端点。适用于音频和视频文件的转录和翻译，支持多种翻译引擎和输出格式，安装和使用简便。

AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目

AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成

AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。

SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现

GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成

SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法，使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同，本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南，为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。

pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析

GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析

pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。

pyod - 用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库

GithubPyODPython库多元数据开源项目异常检测算法

PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库，自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法，涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面，高性能的处理效率和快速训练预测功能，已被下载超过1700万次，得到了机器学习领域的广泛认可。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库

GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析

NoLiTSA是一个开源Python模块，专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法，如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成，并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务，已在天体物理学和流体动力学研究中应用，为科研人员提供了可靠的分析工具。

PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库

EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解

PyEMD是一个功能全面的Python库，专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种，如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN)，并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法，适用于信号处理和数据分析。此外，PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能，为研究提供了更多可能性。

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