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AudioDec

流式高保真神经音频编解码开源项目

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。

encodec_24khz - Meta AI开发的神经网络音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMeta AI实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码器高保真音频
EnCodec是Meta AI开发的神经网络音频编解码器,采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间。它使用多尺度频谱图对抗性训练,有效减少伪影,产生高质量音频样本。EnCodec在不同带宽下性能优异,适用于实时音频压缩、解码和各种音频处理应用。
encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码
EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器,采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量,支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩,还能与MusicGen模型结合进行音乐生成,体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。
AcademiCodec - 开源音频编解码工具包推动学术创新
AI模型AcademiCodecGithub开源工具包开源项目音频压缩音频编解码
AcademiCodec是首个开源音频编解码工具包,包含EnCodec、SoundStream和HiFi-Codec等模型的训练代码和预训练模型。其创新的群组残差向量量化(GRVQ)技术实现了仅需4个码本的高保真音频编解码器HiFi-Codec。该项目利用超过1000小时的公开TTS数据训练,旨在促进音频编解码和生成领域的学术研究与应用开发。
snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器
GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩
SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器,以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法,创新地降低了粗糙令牌的采样频率,扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成,但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理,提供多个预训练模型以满足不同需求,是音频压缩和处理领域的重要工具。
SemantiCodec-inference - 超低比特率音频编解码器优化潜在空间语义
GithubSemantiCodec低比特率开源项目神经网络语义空间音频编解码
SemantiCodec是一个开源的神经音频编解码器项目,提供0.31-1.40 kbps的超低比特率音频压缩。通过优化潜在空间的语义表示,实现高效的音频编码和解码。支持25-100每秒的灵活令牌率,兼容CPU、CUDA和MPS平台。项目提供简单的API接口,适用于需要高压缩率同时保持音质的应用场景。
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。
snac_44khz - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubHuggingfaceSNAC低比特率开源项目模型神经音频编解码器音乐生成音频压缩
SNAC(Multi-Scale Neural Audio Codec)是一种创新的音频压缩模型,采用分层令牌方法将44kHz音频压缩至2.6kbps的低比特率。该模型引入粗糙令牌的低频采样机制,优化了音频编码效果。SNAC主要针对音乐数据训练,适用于音乐和音效处理。它提供多个预训练模型,支持不同采样率和比特率,便于在Python项目中进行音频编码和解码。SNAC在保持音质的同时,实现了高效的音频压缩,为音频处理领域提供了新的解决方案。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱,利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性,支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具,nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
mimi - 先进神经音频编解码器实现高效语音处理
GithubHuggingfaceKyutaiMimi开源项目模型神经网络语音处理音频编解码器
Mimi是Kyutai开发的先进音频神经编解码器,融合语义和声学信息,以12Hz速率和1.1kbps比特率处理音频。采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间,通过端到端训练。该模型适用于语音语言模型和文本到语音系统开发,提供高质量音频压缩和高效解码,支持实时语音信号处理。Mimi在语音处理领域展现出显著潜力,但应当避免用于不当目的。
vocos-encodec-24khz - 基于频域的高效神经声码器实现快速高质量音频合成
AI语音Fourier变换GithubHuggingfaceVocos开源项目模型神经声码器音频合成
Vocos是一种基于频域的神经声码器,利用生成对抗网络(GAN)训练,实现单次前向传递生成波形。通过在频域建模音频并使用逆傅里叶变换,Vocos能够快速重建高质量音频。项目提供简便的安装方法和使用示例,支持从EnCodec令牌重建音频和文件复制合成。这种创新方法在保证音频质量的同时大幅提升了处理效率,为音频合成技术开辟了新路径。
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