rnnoise

开源深度学习实时语音降噪库

RNNoise是一个开源的基于循环神经网络的噪声抑制库，专注于实时全频带语音增强。它采用混合DSP和深度学习方法，支持48kHz采样率的16位PCM文件处理。该项目提供简单的命令行工具，同时允许用户使用自定义数据集进行模型训练。RNNoise还支持可加载模型，提高了系统的灵活性和适应性。

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文档

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。

DeepFilterNet - 用于全频段音频（48kHz）的低复杂度语音增强框架

DeepFilterNetGithub全带宽音频实时处理开源项目语音增强降噪

DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频（48kHz）实时语音增强框架，支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块，以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件，用于实时噪声抑制，并提供详细的安装和使用指南，适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。

NoiseTorch - Linux系统开源噪音抑制工具提升音频清晰度

GithubLinuxNoiseTorch-ng开源软件开源项目虚拟麦克风降噪

NoiseTorch-ng是一款专为Linux系统开发的开源噪音抑制应用。该工具支持PulseAudio和PipeWire音频系统，通过创建虚拟麦克风来过滤背景噪音，如机械键盘声和电脑风扇声。NoiseTorch-ng采用RNNoise技术，可轻松集成到各类会议和网络通话应用中。它的设置过程简单快捷，仅需两步即可完成，是改善音频质量的实用工具。

whisper.rn - React Native环境中的Whisper自动语音识别模型的高性能实现

GithubReact Nativewhisper.cppwhisper.rn开源项目自动语音识别音频转录

whisper.rn是React Native环境中OpenAI的Whisper自动语音识别模型的高性能实现，支持iOS和Android平台，具备实时转录功能，并集成Core ML和NDK优化。项目提供详细的安装与使用指南及实用技巧，适合在移动应用中集成语音识别功能。

RAVE - 高效的实时神经音频合成工具

GithubRAVE变分自编码器实时音频处理开源项目神经音频合成高质量音频

RAVE是一个高效的变分自动编码器，专为快速高质量的神经音频合成设计。支持Windows、Mac和Linux平台的RAVE VST版本，可应用于音乐表演和装置。提供详细教程和多种训练配置，包括数据增广选项。用户可以在Max/MSP或PureData中实时使用RAVE进行风格迁移和高层次操控。多个预训练模型可供下载，支持批量音频文件转换和实时嵌入式平台应用。

smartnoise-sdk - 差分隐私数据分析与合成工具包

GithubSQL查询SmartNoise SDK合成数据差分隐私开源项目数据保护

SmartNoise SDK是一个专注于表格数据差分隐私的开源工具包，包含smartnoise-sql和smartnoise-synth两个主要组件。前者用于执行差分隐私SQL查询，后者用于生成差分隐私合成数据。该SDK支持MWEM和PATE-CTGAN等隐私保护算法，适用于Python 3.7及以上版本。SmartNoise SDK为研究人员和数据科学家提供了在保护个人隐私的同时进行数据分析和合成的能力，并配备详细文档和示例代码以便快速上手。

Advances-in-Label-Noise-Learning - 标签噪声学习最新研究进展与实践技术

Github噪声标签开源项目数据清洗数据集机器学习深度学习

ReNoise-Inversion - 迭代重噪图像反演方法提升重建精度和编辑效果

AI图像处理GithubReNoise图像反演开源项目扩散模型迭代噪声

ReNoise-Inversion项目开发了一种创新的图像反演方法，利用迭代重噪机制提高重建精度，同时保持低操作成本。该方法适用于多种采样算法和模型，包括最新的加速扩散模型。实验表明，ReNoise技术在精确度和速度方面表现优异，同时保持了图像的可编辑性。这一技术为基于文本的真实图像编辑开辟了新途径。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱

GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图

nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱，利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性，支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具，nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。

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