pop2piano

Transformer模型将流行乐音频转化为钢琴翻版

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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。

MERT-v1-330M - 先进音乐理解模型用于多任务音频特征提取和识别

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MERT-v1-330M是一种基于MLM范式的音乐理解模型，采用24层Transformer架构，拥有330M参数。该模型经过16万小时音频数据训练，支持24kHz采样率输入，每秒生成75个特征向量。通过encodec的8个码本和批内噪声混合等技术，MERT-v1-330M在下游任务中表现出色。除了音乐特征提取，它还可用于音乐生成，是当前领先的音乐音频预训练模型之一。

StockmusicGPT - 免版税AI音乐和音效创作平台

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StockmusicGPT是一个基于人工智能的音乐创作平台,提供免版税音乐、音效和歌曲翻唱服务。平台功能包括文本转音乐、图像转音乐、延长音乐时长等,满足视频、游戏、播客等内容的配乐需求。此外,StockmusicGPT还提供音频分离、音质提升等音频处理工具,为创作者提供全方位的音乐解决方案。通过AI技术,该平台旨在简化音乐创作流程,使用户能够便捷地获取高质量音乐资源。

speecht5_tts - 基于统一模态预训练的高效语音合成模型

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SpeechT5是一个基于统一模态预训练框架的语音合成模型。它通过大规模未标记语音和文本数据学习统一表示，提升了语音和文本的建模能力。该模型在语音识别、合成、翻译等多项任务中表现优异。研究者可使用Hugging Face Transformers库轻松实现文本到语音转换，或针对特定需求进行模型微调。SpeechT5为语音处理领域提供了强大而灵活的解决方案。

SpecVQGAN - 使用视觉提示生成高保真声音的方法

GithubSpecVQGANTransformer代码本声谱图开源项目训练模型

SpecVQGAN项目提出了一种利用视觉提示生成声音的方法。通过将训练数据集缩小到一组代表向量（代码本），这些代码本向量可被控地进行采样，从而根据视觉提示生成新声音。项目使用VQGAN的训练方法在频谱图上训练代码本，并通过GPT-2变体的transformer在视觉特征条件下自回归地采样代码本条目。这种方法可以生成长时间、相关且高保真的声音，并支持多种数据类别。

MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架

GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉

Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。

transformer-explainer - 帮助理解Transformer模型与GPT-2预测的实时交互式工具

GPT-2Georgia Institute of TechnologyGithubMIT许可Transformer Explainer交互式可视化工具开源项目

Transformer Explainer 是一款互动可视化工具，帮助理解基于Transformer的模型如GPT的工作原理。该工具在浏览器中运行实时的GPT-2模型，允许实验自己的文本并实时观察Transformer内部组件的协同预测过程。适合技术人员与学习者深入探索Transformer模型机制与应用。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

ToneShift - 创新声音转换与音乐制作的AI技术平台

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ToneShift采用AI技术，专注声音转换和音乐创作。平台提供声音克隆、音乐分离等功能，可将录音转化为适用于配音、播客和游戏的声音。支持歌曲人声和乐器分离，方便混音创作。平台还设有声音社区，鼓励用户分享音色、展示作品并协作，推动创意交流与发展。

tacotron - 开源文字到语音合成系统，采用TensorFlow实现

GithubTacotronTensorFlow开源开源项目训练模型语音合成

Tacotron是基于TensorFlow的开源语音合成系统，能够直接将文本转换为语音。本项目独立实现了Google的论文'Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis'，虽然当前性能未及Google的演示，但已具备一定参考价值。支持包括LJ Speech和Blizzard 2012在内的多种语音数据集，并允许通过命令行调整和优化参数。项目还提供了预训练模型的下载与部署指南，便于用户快速开始使用及测试。

soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型

GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成

SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型，本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码，采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码，支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型，旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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