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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
BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现
1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩
BitNet是一种创新的1比特变压器实现，通过BitLinear层替换标准线性投影，实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现，包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件，支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用，展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化，为研究人员和开发者提供了全面的工具集。
dasp-pytorch - 基于PyTorch的可微分音频信号处理器库
GithubPyTorch信号处理开源项目深度学习神经网络音频处理
dasp-pytorch是一个基于PyTorch的可微分音频信号处理库。它实现了混响、失真、动态范围处理、均衡和立体声处理等功能，可用于虚拟模拟建模、参数估计、自动DSP和风格迁移。该库支持CPU和GPU批处理，有助于加速训练和优化性能。作为开源项目，dasp-pytorch在Apache 2.0许可下可免费用于学术和商业目的。
Catch-A-Waveform - 单样本驱动的多样化AI音频生成技术突破
Catch-A-WaveformGithub开源项目深度学习神经网络音频处理音频生成
Catch-A-Waveform是一个开源的AI音频生成项目，通过单一短音频样本学习生成多样化音频。该项目支持无条件生成、带宽扩展、音频修复和降噪等功能，可用于音乐创作、语音处理和音频修复等领域。Catch-A-Waveform不仅能创造新的音频内容，还能提升现有音频质量，为音频处理技术开辟新的研究方向。
stable-audio-metrics - 音频生成模型评估指标集合
GPU支持Githubstable-audio-metrics开源项目数据结构音频指标音频生成模型评估
stable-audio-metrics是一个评估音乐和音频生成模型的开源指标集合。它包含基于Openl3的Fréchet距离、基于PaSST的Kullback-Leibler散度和基于CLAP-LAION的CLAP分数。该项目针对长形式全频带立体声生成进行了优化，支持可变长度输入，并提供了详细文档和示例。适用于评估MusicCaps、AudioCaps和Song Describer等数据集的音频生成质量。
dla - 深度学习音频处理综合课程
Deep Learning for AudioGithubHSE声源分离开源项目语音生成语音识别
此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面，包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料，涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源，适合深入了解音频处理技术的人士。
Stable Audio Open - 开源文本转音频模型 生成高质量短音频样本和音效
AI工具Stable Audio Open开源模型文本到音频音效制作音频生成
Stable Audio Open是一个开源的文本转音频生成模型，专注于创建短音频样本、音效和音乐制作元素。用户可通过文本提示生成最长47秒的高质量音频。该模型适用于创建鼓点、乐器片段、环境音效和拟音效果等。作为免费开源工具，它为音乐制作和声音设计提供了实用的解决方案。用户可以使用自己的数据微调模型，生成个性化音效。此外，模型支持部署到个人设备，便于自定义使用。
llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库
GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化
llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。
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
GithubTensorFlow Compression库开源项目数据压缩机器学习模型
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。
TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架
GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练
TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。
bigvgan_v2_22khz_80band_256x - 大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型
BigVGANCUDA加速GithubHuggingface开源项目模型神经声码器音频生成预训练模型
BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。
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