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snac_44khz

多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩

SNAC(Multi-Scale Neural Audio Codec)是一种创新的音频压缩模型,采用分层令牌方法将44kHz音频压缩至2.6kbps的低比特率。该模型引入粗糙令牌的低频采样机制,优化了音频编码效果。SNAC主要针对音乐数据训练,适用于音乐和音效处理。它提供多个预训练模型,支持不同采样率和比特率,便于在Python项目中进行音频编码和解码。SNAC在保持音质的同时,实现了高效的音频压缩,为音频处理领域提供了新的解决方案。

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。
larger_clap_music - 大规模音乐音频分类及特征提取的模型解决方案
CLAPGithubHuggingfaceRoBERTaTransformer开源项目模型神经网络音频分类
通过对比语言音频预训练技术,CLAP模型实现高效的音频和文本特征提取和分类,适用于无监督学习环境。模型兼具SWINTransformer和RoBERTa的优点,可用来评估音频与文本间的相似性,且能满足多种音频分类和嵌入需求。
univnet - 具有多分辨率频谱图鉴别器的神经声码器
GANGithubUnivNet开源项目神经合成器音频样本高保真波形生成
UnivNet是一种利用多分辨率频谱鉴别器的神经声码器,旨在提供高保真波形生成。本项目包括一个非官方PyTorch实现,并可与原始研究的客观评分相匹敌。它在主观评测中胜过HiFi-GAN,推理速度也比HiFi-GAN快1.5倍。项目还提供预置的训练参数和预训练模型,支持高度自定义和不同的音频数据源。
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。
clap-htsat-unfused - CLAP音频-文本预训练模型实现零样本音频分类
CLAPGithubHuggingface多模态学习开源项目模型语音识别零样本分类音频嵌入
CLAP是一个基于对比学习的音频-文本预训练模型,利用LAION-Audio-630K数据集进行训练。该模型通过特征融合和关键词增强技术,能够处理不同长度的音频输入,在文本到音频检索、零样本音频分类等任务中表现优异。CLAP在零样本设置下达到了领先水平,可用于零样本音频分类或音频和文本特征提取。
stable-audio-open-1.0 - 开源文本转音频模型支持44.1kHz立体声和最长47秒音频生成
GithubHuggingfaceStable Audio Open 1.0人工智能开源项目机器学习模型音乐创作音频生成
Stable Audio Open 1.0是Stability AI推出的开源音频生成模型,通过自编码器、T5文本嵌入和DiT扩散模型架构,将文本转换为最长47秒的44.1kHz立体声音频。模型基于48万条音频数据训练,在音效和环境音生成方面表现突出,支持stable-audio-tools和diffusers两种调用方式。现阶段仅支持英文提示词输入,不具备人声生成能力。
distil-whisper - 快速高效的音频转录模型
Distil-WhisperGithub开源项目机器学习模型压缩自然语言处理语音识别
Distil-Whisper是OpenAI Whisper模型的蒸馏版本,速度提升6倍,模型规模缩小49%,同时保持了相近的准确性。该项目支持短语音和长语音转录,提供多个针对英语语音识别的高效模型。Distil-Whisper还可作为Whisper的辅助模型实现推测解码,在保证输出一致性的同时将速度提升2倍。
friendly-stable-audio-tools - 改进后的Stable Audio Tools开源框架支持音频生成模型训练和推理
AI音频生成GithubStable Audio开源项目模型训练深度学习音乐生成
该项目是对Stability AI的stable-audio-tools的重构和增强,提供了音频和音乐生成模型的开源代码。重构后的代码提高了可读性和易用性,并新增了评估和使用自训练模型的脚本。项目详细说明了如何训练Stable Audio 2.0等模型,并提供了Stable Audio Open 1.0的使用文档和便捷脚本。此外,项目支持多GPU/节点生成,并集成了Gradio界面用于测试模型。
clap-htsat-fused - 对比语言与音频学习中的多任务性能提升
CLAPGithubHuggingface多模态表示学习对比学习开源项目模型零样本音频分类音频表示
CLAP项目使用对比语言-音频预训练模型结合音频编码器与文本编码器,提升多模态学习表现。该模型支持文本到音频检索、零样本音频分类及监督音频分类等多项任务。通过特征融合机制和关键词到字幕增强,CLAP能高效处理不同长度的音频输入。所发布的LAION-Audio-630K数据集及模型在文本到音频检索和零样本音频分类中表现优异,适用于零样本音频分类及音频、文本特征提取。
dac_16khz - 描述开源模型的功能与可能应用
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响训练数据
本文提供有关此开源模型的详细信息,涵盖应用场景、技术规格以及偏见和风险评估。页面尚在完善,初步介绍模型说明、训练详情及环境影响。评估和结果部分指引用户查阅更多资源。
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