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多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩

SNAC音频压缩神经网络编解码器分层令牌低比特率Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
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。
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。
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。
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。
nncf - Neural Network Compression Framework：高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法，用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理，保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型，并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合，支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
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。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
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。
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