amodem

音频调制解调库实现无网络数据传输

amodem是一个Python实现的音频调制解调库，可通过声卡实现计算机间的数据传输。它支持多种调制方式和采样率，使用OFDM技术，最高可达80kbps的传输速率。该项目适用于空中隔离或有线连接的场景，为无网络环境下的数据交换提供了解决方案。

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介绍相关项目

Voicemod - 即时变声，支持多种音效与语音模拟

AI声音变换器AI声音技术AI工具AI音频Voicemod免费AI声音生成器实时AI声音热门音频生成

Voicemod — 完全免费的AI实时变声软件！立即下载，体验从名人声音模仿到多样化声调的各种真实效果。专为PC用户设计，广泛应用于娱乐、广播和通讯等行业。通过高级算法，实现多语言环境下的类人声音转换，为用户带来前所未有的音频体验。

sonobus - 实时多人音频流传输应用程序

GithubSonoBus低延迟多人连接开源项目跨平台音频流媒体

SonoBus是一款开源的实时音频流传输应用程序，支持通过互联网或本地网络进行多人高质量、低延迟的音频连接。该工具适用于远程音乐创作、播客录制等场景，提供延迟和音质的精细控制。SonoBus具备输入压缩、噪声门和均衡器等功能，可作为独立应用在多个操作系统上运行，也可作为音频插件在DAW中使用。此外，SonoBus支持无损PCM和Opus压缩音频传输，满足不同的音质需求。

Sideband - 去中心化加密通讯与远程控制多功能系统

GithubLXMFReticulumSideband去中心化通讯开源项目端对端加密

Sideband是一款跨平台的LXMF消息客户端和远程控制系统,支持多种通信方式的端到端加密。它提供安全消息传递、文件传输、音频消息、位置共享等功能,无需注册账号或中心服务器。Sideband完全免费、匿名,并支持插件扩展,为用户提供自主可控的通信方式。适用于Android、Linux、macOS和Windows。

headphone-morse-transmitter - 将耳机转化为摩尔斯电码发送器的开源项目

AirpodsGithub开源项目摩尔斯电码演示耳机输入方法

headphone-morse-transmitter 是一个将耳机改造为摩尔斯电码发送器的开源项目。它利用耳机的控制功能，通过单击、双击和三击来输入点划和删除字符。项目提供在线演示，允许用户自定义延迟时间以平衡输入速度和准确性。这一创新应用展示了日常设备在通信和辅助技术领域的潜力。

audiomentations - 使用于深度学习的高级音频数据增强库

AudiomentationsGithubPyPIPython开源项目深度学习音频数据增强

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。

snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器

GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩

SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器，以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法，创新地降低了粗糙令牌的采样频率，扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成，但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理，提供多个预训练模型以满足不同需求，是音频压缩和处理领域的重要工具。

AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目

AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成

AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目，支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频，输出高达48kHz的高保真音频，并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点，适用于不同生成任务，支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用，提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能，可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制，允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外，项目提供了详细的使用说明和参数设置选项，方便用户根据需求调整生成过程。

vocos-encodec-24khz - 基于频域的高效神经声码器实现快速高质量音频合成

AI语音Fourier变换GithubHuggingfaceVocos开源项目模型神经声码器音频合成

Vocos是一种基于频域的神经声码器，利用生成对抗网络（GAN）训练，实现单次前向传递生成波形。通过在频域建模音频并使用逆傅里叶变换，Vocos能够快速重建高质量音频。项目提供简便的安装方法和使用示例，支持从EnCodec令牌重建音频和文件复制合成。这种创新方法在保证音频质量的同时大幅提升了处理效率，为音频合成技术开辟了新路径。

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。

vocos - 基于傅里叶变换的快速神经声码器

GithubVocos开源项目深度学习神经声码器语音技术音频合成

Vocos是一款创新的神经声码器，通过生成频谱系数而非时域样本来合成音频波形。它采用GAN训练，支持从梅尔频谱图和EnCodec令牌重建音频，实现了快速高效的音频合成。Vocos的独特设计弥合了时域和傅里叶域神经声码器之间的差距，为音频合成领域提供了新的解决方案。

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