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voicefixer

语音恢复解决方案,高效修复各级别的语音退化

Voicefixer,一款基于神经声码器的预训练工具,可处理多种语音退化问题,包括噪音、混响、低分辨率及削波效应。支持44.1kHz的通用神经声码器,适用于各种应用场景,如命令行、桌面客户端及Python脚本。

voicefixer_main - 语音修复框架,支持严重退化和历史语音的恢复
GithubVoiceFixer开源项目神经声码器训练评估语音恢复
VoiceFixer 为一款专业语音修复框架,致力于修复严重退化或历史性语音。集成多种先进算法,适用于去噪音、消除回声、提升语音清晰度等多种场景,提供灵活的配置和广泛的测试支持。
resemble-enhance - 语音增强工具提升音质消除噪音
AI工具GithubResemble Enhance开源项目语音增强降噪音频处理
Resemble Enhance是一款开源的AI语音增强工具,通过去噪和增强提高语音质量。它包含去噪器和增强器两个模块,使用44.1kHz高质量语音数据训练。该工具支持命令行操作和Web演示,可轻松安装使用。此外,还提供了训练自定义模型的功能,适用于有特定需求的用户。
vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器
GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成
Vocos是一款创新的神经声码器,通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练,支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频,实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距,为音频合成领域提供了新的解决方案。
diffwave - 神经网络驱动的语音及波形快速合成技术
DiffWaveGithub开源项目波形合成器神经声码器语音合成预训练模型
DiffWave是一种基于迭代精细化的神经语音合成器,能从高斯噪声生成语音。支持多GPU和混合精度训练,提供命令行和程序化推理接口,并配有模型和音频样本。
OpenVoice - 全面掌握多语种声音克隆技术:OpenVoice提供高精度与灵活性
GithubOpenVoice商业使用多语言支持开源项目热门语音克隆音频质量
OpenVoice是一款革命性的语音克隆工具,提供准确的音色复制和灵活的声音风格控制,支持多种语言和口音。V2版本进一步强化了音质,并增设了多种母语级支持,包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语,并从2024年4月起免费提供商业使用。OpenVoice已广泛应用于即时语音克隆功能,并在全球范围内持续扩展用户群体。
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI - 开源AI变声框架 实现实时变声和快速模型训练
GithubWebUI人工智能变声开源项目训练语音转换
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的开源变声框架。该项目支持实时变声和快速模型训练,只需少量数据即可生成高质量变声模型。框架提供多语言界面和跨平台支持,并配有详细教程。项目采用检索式方法替换输入源特征,有效防止音色泄漏。支持在中低配置GPU上快速训练,并可通过模型融合调整音色。WebUI界面简洁直观,内置UVR5模型便于人声分离。采用InterSpeech2023-RMVPE算法提取音高,性能出色且资源占用低。该框架支持多种硬件加速,适用于不同用户需求,是一个功能丰富且操作简便的AI变声工具。
vocos-mel-24khz - 基于GAN的高效神经声码器Vocos
GANGithubHuggingfaceVocos开源项目梅尔频谱图模型神经声码器音频合成
Vocos是一个开源的神经声码器项目,采用GAN训练方法,能够从声学特征快速合成高质量音频。它通过生成频谱系数并进行傅里叶逆变换重建音频,实现单次前向传播的高效生成。项目提供预训练模型和Python接口,支持梅尔频谱图重建和文件复合合成。Vocos结合了时域和傅里叶域声码器的优点,为音频合成领域提供了新的技术方案。
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。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升,满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练,适应多种音频环境,涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub,提供预训练模型和交互式演示,支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置,为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
so-vits-svc-fork - 高效实时声音转换与改进界面
Githubso-vits-svc-fork实时转换开源开源项目语音转换预训练模型
so-vits-svc-fork项目基于so-vits-svc分支进行改进,支持实时声音转换并优化了用户界面。它不仅兼容旧版模型,同时通过高效的训练流程和简捷的pip安装过程提供了良好的用户体验。项目集成了QuickVC和ContentVec技术,显著提升音调估计准确性,并支持通过图形界面或命令行实时进行语音转换,同时支持自动下载预训练模型。
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