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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。

standardized-audio-context - Web Audio API跨浏览器封装库 实现统一可靠的音频处理
AudioContextGithubOfflineAudioContextWeb Audio API开源项目跨浏览器兼容音频处理
standardized-audio-context是Web Audio API的跨浏览器封装库,提供几乎完整的API子集。作为ponyfill实现,不影响全局作用域,可安全用于其他库。该项目专注实现缺失功能,避免重写内置特性,在支持的浏览器中提供一致可靠的音频处理能力,为开发者提供标准化的Web音频开发体验。
versatile_audio_super_resolution - 开源音频超分辨率工具 适用多种类型和采样率
AudioSRGithub开源项目深度学习音频处理音频超分辨率
AudioSR是一个开源的音频超分辨率项目,旨在提高各类音频的质量。它可处理音乐、语音和环境声等多种音频类型,支持所有采样率。该工具提供Gradio演示界面和命令行操作,方便用户使用和批量处理音频。项目在GitHub上持续更新,为音频处理技术提供了新的解决方案。
snac - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubSNAC低比特率分层令牌开源项目神经网络编解码器音频压缩
SNAC是一种多尺度神经音频编解码器,能将音频压缩为低比特率的离散编码。它使用分层令牌编码方法,通过降低粗糙令牌的采样频率来覆盖更长时间跨度,有效节省比特率并支持长时间音频建模。SNAC提供多个预训练模型,适用于语音和音乐等场景,采样率覆盖24kHz至44kHz。开发者可使用Python简单实现音频编码和解码。
whispercpp - Python绑定实现高效语音识别
GithubPybind11Python绑定whisper.cppwhispercpp开源项目语音转文字
whispercpp是一个基于Pybind11的whisper.cpp Python绑定库,为开发者提供高效的语音识别功能。该库支持快速加载预训练模型、转录音频文件,并具有实验性的流式转录功能。whispercpp提供简洁的API接口,方便快速集成whisper.cpp的功能。它还遵循XDG Base Directory规范,确保合理的文件管理。这个项目为Python开发者提供了便捷的方式来使用whisper.cpp的强大语音识别能力。
rubberband - 开源音频时间拉伸和音高调整库
GithubRubber Band开源软件开源项目时间拉伸音频处理音高调整
Rubber Band是一个开源音频处理库和实用程序,能够独立调整音频的速度和音高。它支持C++和C语言接口,可进行离线和实时处理。库内置R2(快速)和R3(精细)两种处理引擎,适应不同音频素材。此外,Rubber Band还包括命令行工具、LADSPA/LV2插件和Vamp分析插件,为多样化的音频处理提供解决方案。该项目采用GNU通用公共许可证(GPL)发布,同时也提供商业许可选项。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。
prosodic - 多语言韵律分析与文本处理工具
GithubProsodicPythonWeb应用开源项目解析韵律分析
Prosodic是一款基于Python的开源韵律分析工具,支持英语和芬兰语文本解析。通过发音词典或自定义函数,可轻松扩展其他语言支持。该工具提供Web界面和Python API,能分析文本的节奏、音节和音素特征,适用于文学研究、语言学分析、诗歌创作、语言教学和自然语言处理等多个领域。
segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别
GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频
探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割,提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速,广泛适用于学术研究和商业应用。同时,Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。
pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库
GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习
pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法,支持单变量和多变量时间序列分析,并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架,还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程,为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。
ffmpeg-quality-metrics - FFmpeg视频质量多指标评估工具
FFmpegGithubPSNRSSIMVMAF开源项目视频质量评估
FFmpeg Quality Metrics是一个开源的视频质量评估工具,支持PSNR、SSIM、VMAF和VIF等多种指标计算。它可输出逐帧指标、各平面/组件指标及全局统计数据。该工具跨平台兼容,支持Python 3.8+。通过命令行即可对视频进行质量评估,并提供多种可配置选项以满足不同评估需求。
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