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musiclm-pytorch

Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM

MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入,用户可以在经过训练后,实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南,适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。

pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
torchlm - 面向人脸关键点检测的开源工具包
Githubtorchlm人脸关键点检测开源项目数据增强模型训练深度学习
torchlm是一个开源的人脸关键点检测工具包,提供训练、评估、导出和推理功能。它包含100多种数据增强方法,支持30多种原生关键点增强,可与torchvision和albumentations集成。torchlm实现了PIPNet等先进模型,在多个基准数据集上性能出色。该项目简化了人脸关键点检测的开发流程,适用于研究和实际应用。
wavlm-base - 适用于多语音任务的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceLibriSpeechWavLM开源项目模型自监督学习语音识别音频分类
WavLM是基于自监督学习的语音预训练模型,旨在支持多种语音任务。模型在960小时Librispeech数据集上进行预训练,适用于语音识别和分类等任务,需在下游任务中微调。WavLM通过门控相对位置偏置和发音混合训练策略,强调说话者身份保留和内容建模,在SUPERB基准测试中表现优异。模型主要在英语环境中有良好表现,但目标是提供全语言栈的统一表示。
pytorch-sentiment-neuron - Pytorch版本的情感神经元实现情感分析与文本生成
Githubcudamlstm_ns.ptpython 3.5pytorchsentiment开源项目
项目pytorch-sentiment-neuron基于Pytorch,实现了利用情感神经元进行情感分析和文本生成。用户可以通过预设模型文件和简单的命令行操作生成文本并进行情感分析,lm.py文件还允许在新数据上重新训练模型。该项目依赖Pytorch、Cuda和Python 3.5,适用于自然语言处理和情感分析领域的研究人员和开发者。
discogs-maest-30s-pw-129e - 基于Transformer架构的音乐音频分析模型
GithubHuggingfaceMAESTPASST开源项目模型音乐分析音乐风格分类音频分类
本项目使用基于Transformer架构的MAEST模型进行音乐分析,利用来自Discogs的公开元数据进行多达400种音乐风格的分类。该模型在音频分类、情感识别等方面表现突出,尤其在中间层的特征提取中效果显著。适用于音频分类任务的用户,非一般音频分类使用。在Essentia和Transformers库的支持下,用户可以实现高效模型推断和下游任务性能提升。
pop2piano - Transformer模型将流行乐音频转化为钢琴翻版
AI绘图GithubHuggingfacePop2Piano变压器模型开源项目模型钢琴伴奏生成音频波形
Pop2Piano借助Transformer网络,直接从流行音乐音频波形生成钢琴改编。该方法省略传统的旋律和和弦提取步骤,通过基于T5的编码器-解码器架构,采用高效的音频处理和自动回归方法生成MIDI文件。不仅适合处理韩流音乐,同样适用于西方流行乐与嘻哈音乐。
AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台,支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台,具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能,还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型,AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型,支持多种音频相关任务,不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
vocal-remover - 使用深度学习的开源伴奏提取工具
GithubPyTorchvocal-remover开源项目模型训练深度学习音源分离
这款基于深度学习的开源工具可以从歌曲中提取伴奏。用户能够下载最新版本并安装相关的要求包,通过简单命令将音轨分离为伴奏和人声轨道。支持在CPU和GPU上运行,并提供诸如Test-Time-Augmentation和后处理等高级选项以提升分离质量。项目同样允许用户使用自己的数据集训练模型,非常适用于需要高质量音频源分离的应用。
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。
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