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大规模音乐音频分类及特征提取的模型解决方案

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。

audio-transformers-course - Transformers在音频和语音处理中的应用与实践
Audio Transformers CourseGithubHugging Face多语言开源开源项目机器学习
audio-transformers-course是一个开源课程项目,聚焦于Transformers模型在音频和语音处理领域的应用。课程提供多语言版本,内容包括详细教程、代码示例和Jupyter notebooks,适合开发者和研究人员学习音频Transformers技术。项目支持社区参与翻译,致力于推广音频处理的前沿知识。
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h - 多领域预训练的大规模语音识别模型
GithubHuggingfaceLibrispeechWav2Vec2开源项目机器学习模型自监督学习语音识别
wav2vec2-large-robust-ft-libri-960h是一个基于Wav2Vec2架构的大规模语音识别模型。该模型在多个领域的音频数据集上进行了预训练,包括Libri-Light、CommonVoice、Switchboard和Fisher,涵盖了有声读物、众包语音和电话交谈等多种音频类型。随后,模型在960小时的Librispeech数据集上进行了微调。这种多领域预训练和目标域微调的方法显著提高了模型在跨领域语音识别任务中的性能。模型支持16kHz采样率的语音输入,适用于需要处理多样化音频数据的应用场景。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升,满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练,适应多种音频环境,涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub,提供预训练模型和交互式演示,支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置,为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 - 音频光谱变换器在AudioSet上的精调应用
Audio Spectrogram TransformerAudioSetGithubHuggingface声谱图开源项目模型视觉转换器音频分类
音频光谱变换器是一种在AudioSet上精调的模型,通过将音频转化为光谱图后应用视觉变换器,达成了高效的音频分类效果,在多项音频分类基准测试中表现卓越。
snac_44khz - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩
GithubHuggingfaceSNAC低比特率开源项目模型神经音频编解码器音乐生成音频压缩
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。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统,基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型,支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受,并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理,或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
hubert-xlarge-ls960-ft - 采用大规模LibriSpeech数据集微调的HuBERT模型,展示前沿语音识别性能
GithubHubertHuggingface开源项目模型聚类自动语音识别自监督学习语音表示学习
HuBERT模型通过LibriSpeech数据集上的960小时微调,提供准确的自动语音识别功能。解决大声单元处理、无词汇表和声单元长度可变等挑战,并在多项基准测试中与wav2vec 2.0性能相当或更优。通过自监督学习和离线聚类,得益于1B参数模型,显著降低了错误率,成为语音识别的关键突破方法。
muzic - 一个关于 AI 音乐的研究项目
GithubMuzic人工智能开源项目深度学习音乐理解音乐生成
Muzic项目利用深度学习和人工智能技术,致力于音乐理解与生成的研究。涵盖符号音乐理解、歌词自动转录、歌曲创作、文本到音乐生成等功能,并引入AI代理实现多轨音乐生成。最新成果包括获奖的CLaMP和MuseCoco等工具,为音乐创作提供强有力的支持。
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。
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