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。

snac - 多尺度神经音频编解码器实现低比特率音频压缩

GithubSNAC低比特率分层令牌开源项目神经网络编解码器音频压缩

SNAC是一种多尺度神经音频编解码器，能将音频压缩为低比特率的离散编码。它使用分层令牌编码方法，通过降低粗糙令牌的采样频率来覆盖更长时间跨度，有效节省比特率并支持长时间音频建模。SNAC提供多个预训练模型，适用于语音和音乐等场景，采样率覆盖24kHz至44kHz。开发者可使用Python简单实现音频编码和解码。

SuperCoder - 开源自主软件开发工具系统

AI工具DockerGithubSuperAGISuperCoder开源项目自动化软件开发

SuperCoder 是一款开源自主软件开发系统，通过先进的AI工具和代理自动化完成编码、测试和部署任务，提升开发效率和可靠性。支持多种编程语言和框架，并提供详细的安装和使用指南。访问官方文档和资源了解更多，并加入Discord社区参与讨论和获取帮助。

TTS-Cube - 基于神经网络的端到端语音合成系统

GithubTTS-Cube开源项目神经网络端到端系统语音合成音频生成

TTS-Cube是一个基于神经网络的端到端语音合成系统，提供训练和部署TTS模型的完整流程。系统无需预对齐数据，仅通过字符或音素序列即可训练生成音频。它包含一个编码器模块，将输入序列转换为梅尔对数谱图，以及一个基于RNN的声码器模块。TTS-Cube采用轻量级架构和引导注意力技术，实现快速收敛。项目提供交互式演示、安装指南和训练实例。

resemble-enhance - 语音增强工具提升音质消除噪音

AI工具GithubResemble Enhance开源项目语音增强降噪音频处理

Resemble Enhance是一款开源的AI语音增强工具，通过去噪和增强提高语音质量。它包含去噪器和增强器两个模块，使用44.1kHz高质量语音数据训练。该工具支持命令行操作和Web演示，可轻松安装使用。此外，还提供了训练自定义模型的功能，适用于有特定需求的用户。

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。

UniCATS-CTX-vec2wav - 声学上下文感知的创新声码器

CTX-vec2wavGithubUniCATS上下文感知声码器开源项目语音合成

UniCATS-CTX-vec2wav是UniCATS框架中的声学上下文感知声码器。该项目利用上下文VQ-Diffusion和声码化技术进行语音合成，提供完整的训练和推理流程。支持多GPU训练，并提供16kHz和24kHz采样率的预训练模型参数。此开源项目为研究人员和开发者提供了探索先进语音合成技术的平台。

Speech Eval Pro - 专业语音评估与分析技术平台

这是一个专注于语音评估和分析的在线平台，为用户提供先进的语音技术工具。该平台结合人工智能和语言学专业知识，帮助个人和专业人士进行语音质量评估、发音改进和语言学习。用户可获得精准的反馈和个性化的改进建议，适用于语言教育、演讲训练和语音治疗等多个领域。该平台旨在通过创新技术提升用户的口语表达能力和沟通效果，为语音学习和提升提供全面支持。

TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术

Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成

🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

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。

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