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pyloudnorm

Python音频响度测量库

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。

torchcrepe - PyTorch实现的CREPE音高追踪算法
CREPEGithubPyTorch开源项目深度学习音频处理音高跟踪
torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。该项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
pyntcloud - Python 3D点云处理库
3D点云GithubPython库conda-forgepyntcloud开源项目数据处理
Pyntcloud 是一个基于Python科学计算堆栈的3D点云处理库。通过简单代码可以执行复杂3D操作,如加载PLY文件、RGB转HSV、体素网格生成等。支持与Open3D和PyVista等3D处理库无缝集成。项目文档详尽,示例丰富,方便用户快速上手。安装简单,支持conda和pip,适合开发和研究使用。
aubiojs - 基于aubio的JavaScript实时音频处理库
Githubaubiojs实时处理开源项目节奏检测音频处理音高检测
aubiojs是一个基于aubio的JavaScript实时音频处理库,主要提供实时音高检测和BPM计算功能。该库支持Web和Node.js环境,具有易用性和高性能特点。利用aubiojs可进行音频分析和处理,适用于音乐应用和声音识别等项目。通过emscripten编译,aubiojs实现了高效的跨平台兼容性。
pybliometrics - Python库实现大规模访问Scopus学术数据库
GithubPythonScopus APIpybliometrics开源项目数据获取文献计量学
pybliometrics是一个Python库,为大规模访问Scopus学术数据库提供了便捷接口。研究人员可通过此库获取文档、作者和机构的详细信息,如引文数据和h指数等。它支持脚本化的文献计量分析,有助于高效处理和分析海量学术数据。pybliometrics操作简单,适用于各领域的科研工作者。
libspatialaudio - 开源C++库用于Ambisonics和3D音频的空间处理
AmbisonicGithubHOA双耳渲染开源项目空间音频编码解码
libspatialaudio是一个开源跨平台C++库,用于Ambisonics编码、解码、滤波和双耳渲染。支持高阶Ambisonics (HOA)和VR/3D音频处理,适用于耳机和扬声器播放。该库兼容ACN/SN3D格式,可处理最高3阶的HOA音频流,包括编码、解码、旋转和缩放。还提供双耳化功能,实现空间音频的立体声效果。
pesto - 基于机器学习的高效音高估计开源工具
GithubPESTOPyTorch命令行界面开源项目机器学习音高估计
PESTO是一个开源的音高估计工具,基于机器学习技术开发。该项目获得ISMIR 2023最佳论文奖,具有出色的性能和快速的处理速度。PESTO支持多种音频格式,提供命令行和Python API接口,便于集成使用。与CREPE相比,PESTO的模型参数更少,但在主要数据集上表现相当。适用于需要高效音高估计的音频处理应用。
python-pinyin - 多功能汉字拼音转换库
GithubPythonpypinyin命令行工具多音字开源项目汉字拼音转换
python-pinyin是一个开源的汉字拼音转换库,支持多音字智能匹配和多种拼音风格。该库可用于汉字注音、排序和检索,支持简繁体、注音符号和威妥玛拼音。提供简单API和命令行工具,适用于多个Python版本。开发者可通过自定义词库提高准确性,适合各类中文拼音处理任务。
soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型
GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成
SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型,本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码,采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码,支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型,旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。
pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具
GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析
Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。
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