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audiomentations

使用于深度学习的高级音频数据增强库

Audiomentations是一个用于音频数据增强的Python库,专为提升深度学习模型性能而设计。该库支持单声道和多声道音频,能够集成到Tensorflow/Keras或Pytorch等训练管道中。它已在Kaggle竞赛中帮助用户取得了出色的成绩,并被多家开发下一代音频产品的公司采用。Audiomentations提供了丰富的音频变换功能,如加噪声、时间拉伸、音调变化和移位等,在CPU上运行,同时推荐使用torch-audiomentations以获得GPU支持。

audio - 适用于PyTorch音频处理的库,支持多种文件格式与音频数据集
API参考GithubPyTorchtorchaudio开源项目机器学习音频处理
torchaudio是为PyTorch设计的音频处理库,提供GPU加速和自动微分,支持加载和保存多种音频格式(如wav、mp3、ogg、flac等),并提供常见数据集的数据加载器及音频转换功能(如频谱图、Mel频谱图)。该库还提供兼容其他库的接口,适用于音频和语音处理方面的应用。
nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱,利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性,支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具,nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
albumentations - 提升深度学习模型质量的图像增强Python库
AlbumentationsGithubPython库图像增强开源项目深度学习计算机视觉
Albumentations, 一个高效的Python库用于图像增强,通过逾70种方法优化深度学习和计算机视觉模型性能。支持PyTorch和TensorFlow框架,适合多种视觉任务如分类、语义分割和目标检测。
nlpaug - NLP数据增强的Python工具库
Githubnlpaug开源项目数据增强机器学习自然语言处理音频处理
nlpaug为文本和音频提供数据增强解决方案,适用于多种机器学习和神经网络框架,如scikit-learn、PyTorch和TensorFlow,只需几行代码即可实现数据增强。
audiolm-pytorch - 基于Pytorch的音频生成模型AudioLM
AudioLMEnCodecGithubPytorchSoundStream开源项目音频生成
AudioLM是一个基于Pytorch的音频生成模型,具有T5引导的文本到音频转换功能。该项目还兼容SoundStream和Facebook的EnCodec,并提供了多个音频编码和解码模块。用户可以通过完整的训练和使用流程,包括SoundStream、分层Transformer和基于文本条件的音频合成,来进行音频生成技术的研究和开发。
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。
audio-development-tools - 综合音频开发工具集 从机器学习到声音合成
Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具
Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具,可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。
Augmentor - 图像增强库,支持平台无关和精细控制
AugmentorGithubPython图像增强开源项目数据扩展机器学习
Augmentor是一个Python图像增强库,适用于机器学习,特别是神经网络和深度学习。它支持平台无关的图像增强,允许用户通过构建增强管道实现精细控制,采用随机方法进行操作。主要功能包括多线程加速、多掩码处理、与Keras和PyTorch集成,以及弹性扭曲、透视变换、尺寸保持旋转和剪切、随机擦除等多种增强技术。
audiocraft - Facebook开源的AI音频生成工具库
AI模型AudioCraftGithubPyTorch开源项目深度学习音频生成
AudioCraft是Facebook Research开发的开源PyTorch库,专注于音频生成的深度学习研究。它集成了AudioGen和MusicGen两个先进的AI模型,支持文本到音乐、文本到声音等多种任务。该库还包含EnCodec和Multi Band Diffusion等相关模型,提供完整的训练管道、详细文档和API。AudioCraft为研究人员提供了一个强大的平台,用于探索和开发高质量音频生成技术。
auraloss - 专注音频的PyTorch损失函数库
GithubPyTorchSTFT开源项目损失函数深度学习音频处理
auraloss是一个专注于音频处理的PyTorch损失函数库。它提供了丰富的时域和频域损失函数,包括ESR、SNR、STFT等,以及多种感知变换功能。该库支持多分辨率和随机分辨率STFT损失等高级特性,适用于多种音频深度学习任务。auraloss设计简洁,易于使用,并提供详细文档和示例,是音频处理研究的实用工具。
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