audiomentations

使用于深度学习的高级音频数据增强库

Audiomentations 音频数据增强 Python 深度学习 PyPI Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

Amphion - Amphion开源工具集，支持音频、音乐、语音生成及多任务评估

AmphionGithub声码器开源项目文本到语音语音生成音乐生成

Amphion是一个开源的音频、音乐和语音生成工具集，旨在支持可重复的研究并帮助研究人员和工程师入门。提供TTS、SVS、VC、SVC、TTA等生成任务，集成高级语音编码器和评估指标，如F0建模、能量建模、语音相似度测评。功能包括模型可视化、数据集建设及文本到音频/音乐的实现，推动音频生成技术应用。

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。

AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目

AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成

AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。

pyannote-audio - 先进的开源语音说话人分离工具包

GithubPyTorchpyannote.audio开源工具包开源项目语音处理说话人分类

pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包，提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调，实现多GPU训练，采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异，并提供全面文档和教程，包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。

audioldm2 - 文本到音频生成模型AudioLDM 2实现多种音效、语音及音乐生成

AudioLDM 2GithubHuggingface声音效果开源项目文本到音频模型生成模型自监督预训练

AudioLDM 2是一个文本到音频扩散模型，能通过自监督预训练生成多样化的音效、语音与音乐样本。其模型提供多个检查点，既适用于一般文本到音频的生成，也专注于音乐生成。用户可以通过调整推理步骤和音频长度控制生成音频的质量和时长。在Diffusers库中，从v0.21.0版本便可应用。该模型通过简单的提示，支持个性化音频创作，以中立的方式满足音频生成需求。

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习

GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析

audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

Audiogen - 人工智能音频创作平台提供高质量声音生成和编辑

AI工具AI音频生成Audiogen音效制作音频工作流音频编辑

Audiogen平台利用人工智能技术优化音频工作流程。提供高质量声音生成、无限变体创作和免版税使用功能。支持生成30秒内独特音频，未来将推出音频修复、声音库和智能搜索等功能。其桌面应用程序兼容多种内容创作软件，支持拖放操作，提高音频创作效率。

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。

python_audio_loading_benchmark - Python音频库加载性能基准测试

GithubPython开源项目性能评估机器学习音频加载音频处理库

该项目评估了多个Python音频库的加载性能，包括scipy、soundfile和pydub等。测试比较了各库将不同格式音频文件加载为numpy、PyTorch和TensorFlow张量的速度，以及音频元数据获取效率。这项基准测试为机器学习模型开发者提供了宝贵参考，特别是在处理原始音频数据时。项目展示了详细的测试结果，并提供了运行基准测试的指导。

tf_audio_steganalysis - 基于深度学习的MP3隐写分析研究

Audio SteganalysisCNNDeep LearningGithubMP3tensorflow开源项目

此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析，利用卷积神经网络（CNN）对MP3隐写进行深入分析与检测，并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络，轻松安装所需环境和依赖包，并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例，是音频隐写分析研究与实践的理想资源。

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