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SemantiCodec-inference

超低比特率音频编解码器优化潜在空间语义

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。

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。
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。
LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案:LLM驱动音频编解码模型
GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理
LLM-Codec是一种创新音频编解码模型,将音频转换为文本空间,实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务,包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。
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。
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。
Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台
Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码
Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台,提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展,为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境,支持快速迭代和实验。
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。
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。
FunCodec - 开源神经语音编解码工具包
FunCodecGithubLibriTTS开源工具开源项目神经网络语音编解码
FunCodec是一个高效的开源神经语音编解码工具,提供高质量的文本到语音转换功能,并支持丰富的预训练模型。它易于安装,适用于多种数据集,持续集成最新技术,适合专业开发者和研究人员使用。
encodec.cpp - Meta's Encodec音频编解码器的C/C++高性能实现
EncodecGGMLGPU加速Github开源项目深度学习音频编解码
encodec.cpp是Meta's Encodec深度学习音频编解码器模型的C/C++实现。该项目基于ggml库开发,无需其他依赖。支持24KHz模型、混合F16/F32精度,并可通过Metal和cuBLAS进行加速。项目提供C风格API和使用示例,正在开发4位和8位量化功能。encodec.cpp为音频编解码任务提供了高性能、易用的开源解决方案。
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