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AcademiCodec

开源音频编解码工具包推动学术创新

AcademiCodec音频编解码开源工具包AI模型音频压缩Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
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。
encodec_24khz - Meta AI开发的神经网络音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMeta AI实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码器高保真音频
EnCodec是Meta AI开发的神经网络音频编解码器，采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间。它使用多尺度频谱图对抗性训练，有效减少伪影，产生高质量音频样本。EnCodec在不同带宽下性能优异，适用于实时音频压缩、解码和各种音频处理应用。
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。
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。
encodec_32khz - 神经网络驱动的实时音频编解码器
EnCodecGithubHuggingfaceMusicGen实时压缩开源项目模型神经网络音频编解码
EnCodec 32kHz是Meta AI研发的实时音频编解码器，采用神经网络和量化潜在空间的流式架构。该模型通过多尺度频谱图对抗机制提升音频质量，支持多种采样率和带宽设置。EnCodec不仅可独立用于音频压缩，还能与MusicGen模型结合进行音乐生成，体现了在音频处理领域的广泛应用潜力。
Codec-SUPERB - 音频编解码模型性能评估基准平台
Codec-SUPERBGithub开源项目性能基准评估框架语音处理音频编解码
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。
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。
encodec.cpp - Meta's Encodec音频编解码器的C/C++高性能实现
EncodecGGMLGPU加速Github开源项目深度学习音频编解码
encodec.cpp是Meta's Encodec深度学习音频编解码器模型的C/C++实现。该项目基于ggml库开发，无需其他依赖。支持24KHz模型、混合F16/F32精度，并可通过Metal和cuBLAS进行加速。项目提供C风格API和使用示例，正在开发4位和8位量化功能。encodec.cpp为音频编解码任务提供了高性能、易用的开源解决方案。
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。
相关项目
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