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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。

asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包,支持多种数据集和架构
AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具
Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包,面向研究人员,便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码,并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献,用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。
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。
audio-diffusion - 使用Hugging Face扩散器包应用扩散模型以合成音乐
GithubHugging Faceaudio-diffusiondiffusion modelsmel spectrogram开源项目生成音频
audio-diffusion项目使用Hugging Face的diffusers包,将扩散模型应用在音乐合成领域,不再局限于图像生成。项目介绍了条件音频生成、预训练模型的使用、Mel谱图处理,在谷歌Colab和本地环境下的训练方法。项目包含实际案例和最新更新,展示了如何用扩散模型生成和插值音频。此外,还提供了从音频文件生成Mel谱图数据集的详细指南,涵盖多种技术细节和操作方法。
lhotse - Python语音数据处理库 支持灵活高效操作
GithubLhotsePyTorch开源项目数据准备语音处理音频处理
Lhotse是一个开源Python库,为语音和音频数据处理提供灵活易用的解决方案。它具备标准数据准备流程、PyTorch数据集接口、高效I/O处理和存储优化等功能。Lhotse创新性地引入音频切片概念,实现混音、截断和填充等操作,并支持预计算和实时特征提取。作为新一代Kaldi语音处理库的组成部分,Lhotse与k2库协同工作,为语音处理任务提供全面支持。
audio-ai-timeline - 音频AI领域2023年重大进展及模型概览
AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成
Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型,展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源,为音频AI领域研究者和开发者提供参考。
AudiowaveAI - AI驱动的文本转语音技术提供媲美有声读物的音频体验
AI工具AudiowaveAI人工智能创业文本转语音音频学习
AudiowaveAI是一种创新的文本转语音解决方案,提供媲美有声读物的音频质量。其特点包括自然流畅的语音合成、多样化的语音风格和灵活的定价选项。这款工具适合企业和个人用户,支持随时随地学习和阅读。通过提供卓越的音频体验,AudiowaveAI有效提升了信息获取和知识吸收的效率。
Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型
GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成
Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目,基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频,支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作,方便用户生成自定义音频。此外,项目还包含了详细的训练和评估流程,以及与其他模型的性能比较。
DeepFilterNet - 用于全频段音频(48kHz)的低复杂度语音增强框架
DeepFilterNetGithub全带宽音频实时处理开源项目语音增强降噪
DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频(48kHz)实时语音增强框架,支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块,以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件,用于实时噪声抑制,并提供详细的安装和使用指南,适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。
Xound.io - 内容创作者的AI音频增强工具,提升声音质量与吸引力
AI工具Xound在线工具声音技术语音应用音频处理
这款先进的AI音频处理工具专为YouTube、TikTok创作者、播客主持人等内容创作者设计。该工具提供背景噪音去除、自然音调校正和声音增强功能,有效提升音频质量,吸引更多观众并提高内容参与度。其技术有助于减少用户流失,增强听众满意度,是播客和视频制作的理想选择。通过这一工具,内容创作者可以让每个声音都发挥最大价值,获得卓越的音频体验。
athena - 开源端到端语音处理引擎,推动工业应用与学术研究
AthenaGithub开源项目端到端模型自动语音识别语音合成语音处理
一款基于Tensorflow构建的开源端到端语音处理平台,旨在提升语音处理技术的研究与实际应用。支持自动语音识别、语音合成、关键词检测等多项功能,配备多GPU训练和无Kaldi的Python特征提取,实现了多种模型结构如FastSpeech和Conformer,适用于各类研究和应用需求。该平台在最新更新中加入了FastSpeech2和Conformer-CTC模型以优化处理速度和准确性。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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