torchcrepe

PyTorch实现的CREPE音高追踪算法

torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。该项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。

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介绍相关项目

crepe - 基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器

CREPEGithubPython开源项目深度卷积神经网络音频处理音高跟踪

CREPE是一款基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器，直接处理时域波形输入，性能优于流行的音高跟踪器如pYIN和SWIPE。用户可通过PyPI安装，并利用预训练模型进行音高预测，结果包含时间戳、预测音高和置信度。CREPE支持时间步长调整、模型容量选择和时间序列平滑，适用于人声和乐器音频，并支持批量处理。

pesto - 基于机器学习的高效音高估计开源工具

GithubPESTOPyTorch命令行界面开源项目机器学习音高估计

PESTO是一个开源的音高估计工具，基于机器学习技术开发。该项目获得ISMIR 2023最佳论文奖，具有出色的性能和快速的处理速度。PESTO支持多种音频格式，提供命令行和Python API接口，便于集成使用。与CREPE相比，PESTO的模型参数更少，但在主要数据集上表现相当。适用于需要高效音高估计的音频处理应用。

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。

WaveRNN - 高效神经音频合成技术

GithubPytorchTTSTacotronWaveRNN开源项目语音合成

WaveRNN通过Pytorch实现了Deepmind的高效神经音频合成技术，并包含Tacotron训练支持，提供两种预训练模型。项目向研究者和开发者开放，并附有详细使用指南与多样化的自定义功能，以便进行高质量的文本到语音转换。

iSTFTNet-pytorch - 轻量级Mel频谱声码器

GithubMel-spectrogramVocoderiSTFTNet声音合成开源项目轻量级

iSTFTNet，一款结合逆短时傅里叶变换的Mel频谱声码器，训练速度较传统hifigan快30%，性能超前60%。以C8C8I模型为核心，优化声音质量和处理速度，适配快速高效的语音处理需求。虽主要为技术测试和验证，其音质和处理速度的优势已得到实证。

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。

deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术

DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型

DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。

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。

SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现

GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成

SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法，使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同，本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南，为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。

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。

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