Codec-SUPERB

音频编解码模型性能评估基准平台

Codec-SUPERB 语音处理性能基准音频编解码评估框架 Github 开源项目

Codec-SUPERB是一个综合性音频编解码模型评估平台，提供标准化测试环境和统一数据集。平台特色包括直观的编解码接口、多角度评估和在线排行榜。它旨在促进语音处理领域的发展，为研究人员提供便捷的模型集成和测试环境，支持快速迭代和实验。

SemantiCodec-inference - 超低比特率音频编解码器优化潜在空间语义

GithubSemantiCodec低比特率开源项目神经网络语义空间音频编解码

SemantiCodec是一个开源的神经音频编解码器项目，提供0.31-1.40 kbps的超低比特率音频压缩。通过优化潜在空间的语义表示，实现高效的音频编码和解码。支持25-100每秒的灵活令牌率，兼容CPU、CUDA和MPS平台。项目提供简单的API接口，适用于需要高压缩率同时保持音质的应用场景。

AcademiCodec - 开源音频编解码工具包推动学术创新

AI模型AcademiCodecGithub开源工具包开源项目音频压缩音频编解码

AcademiCodec是首个开源音频编解码工具包，包含EnCodec、SoundStream和HiFi-Codec等模型的训练代码和预训练模型。其创新的群组残差向量量化(GRVQ)技术实现了仅需4个码本的高保真音频编解码器HiFi-Codec。该项目利用超过1000小时的公开TTS数据训练，旨在促进音频编解码和生成领域的学术研究与应用开发。

superpowered - 多平台实时低延迟音频SDK及开发工具集

C++音频SDKGithubSuperpowered实时音频处理开源项目移动应用开发跨平台开发

这是一个开源项目，提供跨平台C++音频、网络和加密SDK。主要特点包括低功耗和实时低延迟处理，支持Android、iOS、macOS等多种系统。SDK功能涵盖音频播放、解码、效果器、流媒体等,适用于桌面、移动和嵌入式设备开发。项目还集成了网络通信和加密模块，为开发者提供全面的音频应用开发工具。

LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案：LLM驱动音频编解码模型

GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理

LLM-Codec是一种创新音频编解码模型，将音频转换为文本空间，实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务，包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。

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。

FunCodec - 开源神经语音编解码工具包

FunCodecGithubLibriTTS开源工具开源项目神经网络语音编解码

FunCodec是一个高效的开源神经语音编解码工具，提供高质量的文本到语音转换功能，并支持丰富的预训练模型。它易于安装，适用于多种数据集，持续集成最新技术，适合专业开发者和研究人员使用。

AudioDec - 流式高保真神经音频编解码开源项目

AudioDecGithub开源开源项目流式传输神经音频编解码器高保真

AudioDec项目开发了一种流式高保真神经音频编解码器，可以12.8 kbps的比特率处理48 kHz单声道语音。该编解码器在GPU上解码延迟约6毫秒，CPU上约10毫秒。项目采用两阶段训练方法，利用预训练模型可快速为新应用训练编码器。AudioDec在压缩率、延迟和重建质量方面均表现优异，适用于实时通信等场景。

Leaderboard - 多语言语音识别基准测试平台促进ASR系统评估

Github基准测试开源项目数据集模型评估语音识别

SpeechColab ASR leaderboard是一个开源的语音识别基准平台，集成测试集、模型集和标准化评估流程。平台提供多样化测试数据，涵盖广泛ASR场景，支持商业API和开源模型评估。它简化了ASR系统的基准测试、复现和验证过程，方便研究人员和开发者比较不同系统性能。通过统一的评估标准，该平台有助于推动语音识别技术的持续进步。

speech-to-text-benchmark - 开源语音识别基准测试框架对比多家主流引擎

Github基准测试开源项目模型大小计算效率识别准确率语音转文本

该项目提供了一个开源的语音识别基准测试框架，对比了Amazon、Azure、Google等主流云服务以及OpenAI Whisper、Picovoice等引擎的性能。框架使用LibriSpeech、TED-LIUM和Common Voice数据集，评估词错率、计算效率和模型大小等指标。测试结果客观展示了各引擎在准确度和资源消耗方面的表现，为选择语音识别解决方案提供了参考依据。

naturalspeech3_facodec - FACodec语音编解码器实现属性分解和零样本语音合成

FACodecGithubNaturalSpeech 3属性分解开源项目语音合成语音编解码

FACodec作为NaturalSpeech 3的核心组件，将语音波形转换为表示内容、韵律、音色和声学细节的解耦子空间，并能重建高质量语音。该技术简化了语音表示建模，支持多种TTS模型开发，还可实现零样本声音转换。FACodec为语音合成研究提供了强大的处理工具。

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