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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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
mimi - 先进神经音频编解码器实现高效语音处理
GithubHuggingfaceKyutaiMimi开源项目模型神经网络语音处理音频编解码器
Mimi是Kyutai开发的先进音频神经编解码器，融合语义和声学信息，以12Hz速率和1.1kbps比特率处理音频。采用流式编码器-解码器架构和量化潜在空间，通过端到端训练。该模型适用于语音语言模型和文本到语音系统开发，提供高质量音频压缩和高效解码，支持实时语音信号处理。Mimi在语音处理领域展现出显著潜力，但应当避免用于不当目的。
bigvgan_v2_24khz_100band_256x - 大规模训练的通用神经声码器
BigVGANGithubGradioHuggingfacePyTorch开源项目模型神经声码器音频合成
该项目通过大规模训练为神经声码器领域带来了新的发展。其自定义的CUDA内核实现了1.5至3倍的推理速度提升，满足高效应用需求。利用多尺度的子频段判别器和梅尔谱损失进行训练，适应多种音频环境，涵盖多语言语音和环境音等。项目还集成至Hugging Face Hub，提供预训练模型和交互式演示，支持最高24 kHz的采样率和多种频段配置，为语音合成领域的研究者和开发者提供便利。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统，基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型，支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受，并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理，或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
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。
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。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
speecht5_hifigan - 用于语音合成和声音转换的开源声码器
GithubHiFi-GANHuggingfaceSpeechT5声音转换开源项目文本转语音模型语音处理
SpeechT5 HiFi-GAN是一个专为SpeechT5文本转语音和声音转换模型开发的开源声码器。该项目采用MIT许可证，提供预训练权重，能够与SpeechT5的语音处理功能无缝集成。它为开发者和研究人员在语音合成和声音转换领域提供了实用工具。SpeechT5采用统一模态的编码器-解码器预训练方法，为口语处理技术开辟了新的研究方向。
stable-audio-open-1.0 - 开源文本转音频模型支持44.1kHz立体声和最长47秒音频生成
GithubHuggingfaceStable Audio Open 1.0人工智能开源项目机器学习模型音乐创作音频生成
Stable Audio Open 1.0是Stability AI推出的开源音频生成模型，通过自编码器、T5文本嵌入和DiT扩散模型架构，将文本转换为最长47秒的44.1kHz立体声音频。模型基于48万条音频数据训练，在音效和环境音生成方面表现突出，支持stable-audio-tools和diffusers两种调用方式。现阶段仅支持英文提示词输入，不具备人声生成能力。
WebAV - 基于WebCodecs的Web视频处理SDK
GithubWebAVWebCodecs开源项目浏览器兼容性视频编辑音频处理
WebAV是基于WebCodecs技术的Web视频处理SDK，支持跨平台运行且无需服务器。该SDK具有高性能、小体积、易扩展等特点，保护用户隐私。WebAV适用于视频编辑、直播、批量音视频处理等场景，为开发者提供丰富的功能和灵活的扩展性。
相关项目
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