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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音频编解码低比特率语义空间神经网络Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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inference - 简化语言和多模态模型部署的强大工具
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Xorbits Inference 是一个强大的库，旨在简化语言、语音识别和多模态模型的部署。研究人员、开发者和数据科学家都可以通过一个命令轻松部署和服务先进的内置模型。该库支持连续批处理、MLX后端、SGLang后端及LoRA技术，提供高效的硬件资源利用。Xorbits Inference 与LangChain、LlamaIndex等第三方库无缝集成，支持分布式部署和多种交互接口，是AI模型服务的理想工具。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
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该项目开发了一种新型语音重合成方法，采用自监督学习的离散表示技术，分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成，在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外，该技术还可应用于超轻量级语音编解码，以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程，兼容多种数据集和自监督学习方法。
vvenc - 开源H.266/VVC视频编码器VVenC 高效易用的实现
FraunhoferGithubH.266编码器VVenC开源软件开源项目视频压缩
VVenC是Fraunhofer开发的开源H.266/VVC视频编码器。它提供五种质量/速度预设模式,支持感知优化以提升视频主观质量,具备优秀的帧级和任务级并行能力,支持单遍和双遍可变比特率编码。VVenC结合了易用性和高性能,适用于多种视频编码需求。该项目在GitHub开源,欢迎社区参与贡献。
wavegrad - 由Google Brain设计的高效神经声码器
GithubWaveGrad多GPU训练开源项目神经声码器预训练模型高质量合成
WaveGrad是由Google Brain团队设计的神经声码器，专业于将对数缩放的Mel频谱图转换为波形。此项目提供稳定训练、合成、混合精度训练以及多GPU支持，且支持命令行和API推理接口，配备预训练模型。易于安装，支持通过pip和GitHub进行安装。其多GPU训练和混合精度训练提升了处理效率，适合需进行高效音频处理的开发者。
tf_audio_steganalysis - 基于深度学习的MP3隐写分析研究
Audio SteganalysisCNNDeep LearningGithubMP3tensorflow开源项目
此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析，利用卷积神经网络（CNN）对MP3隐写进行深入分析与检测，并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络，轻松安装所需环境和依赖包，并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例，是音频隐写分析研究与实践的理想资源。
bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络，旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练，提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能，并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中，BigVSAN展现出优秀性能，为语音合成技术开辟新方向。
TinyChatEngine - 面向边缘设备的高效语言模型推理库
AWQGithubLLMSmoothQuantTinyChatEngineVLM开源项目
TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。
semantic-chunkers - 智能多模态分块库 提高AI数据处理效率和准确性
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Semantic Chunkers是一个开源的多模态分块库，专注于对文本、视频和音频进行智能分块。通过语义分析，这个Python库提高了AI和数据处理的效率与准确性。它提供视频分块等功能，并得到活跃社区的支持和持续更新。对于处理大量多媒体数据的AI开发者和研究人员而言，Semantic Chunkers提供了强大的数据处理能力。
compression - 帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型的一套数据压缩工具
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TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具，帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示，减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起，该库进入维护模式，适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。
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