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基于Transformer架构的音乐音频分析模型

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。

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。
awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展
AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索
本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告,包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源,含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新,欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。
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。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
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。
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。
musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM
AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成
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。
wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim - 基于Wav2vec 2.0的多维语音情感识别模型
GithubHuggingfaceMSP-PodcastWav2vec 2.0开源项目模型神经网络模型语音情感识别音频分类
该模型基于Wav2vec 2.0技术,通过在MSP-Podcast数据集上微调Wav2Vec2-Large-Robust模型实现。它能够处理原始音频信号,识别语音中的唤醒度、支配度和效价三个维度,输出0-1范围内的情感预测结果。此外,模型还提供最后一个transformer层的池化状态,为语音情感分析研究提供了有力支持。
Music AI - 先进的音频AI平台助力音乐和声音技术创新
AI工具AI音频模型开发工具隐私安全音乐处理音频智能平台
Music AI平台为音频和音乐领域提供先进的AI模型和工具。该平台集成了50多个AI模块,支持自定义工作流,并提供用户友好的界面和API。Music AI注重数据安全和隐私保护,将AI视为创意过程的辅助工具。平台已处理超10亿分钟音频,日均处理210万分钟,服务4800万用户,成为音频技术创新的重要基础设施。
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。
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豆包MarsCode

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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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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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