FlowSep开源项目 – 基于语言查询的智能音频分离

一个用于为PodCast生成字幕的项目，通过解析音频地址和使用Whisper模型生成字幕。该项目支持MP3和M4A格式音频，并能够自动下载音频。用户可以在Google Colab中执行相关步骤，包含完整的字幕生成解决方案及示例代码，便于开发者使用Whisper和Pyannote进行音频内容的处理。

可本地部署的AI语音工具箱，提供语音识别、语音转写、语音转换等功能，支持音频处理、数据集创建和模型训练，适用于音频文件到理想语音模型的转换。

so-vits-svc是一个基于深度学习的语音转换项目，能够将一个人的声音转换为另一个人的声音，适用于多种应用场景。它通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征，与F0同时输入VITS替换原本的文本输入，实现高质量的歌声转换和语音合成。

Cat9是一个为LASH设计的用户外壳，旨在提供简单的交互体验，允许用户通过自定义界面和各种命令来进行音频处理和脚本编写。它能够与外部工具和插件集成，极大地扩展了其功能性。

该课程提供了基于Transformer架构的音频处理技术，包含丰富的音频数据集和预训练模型，支持多种音频任务如分类、生成和转录，并结合实用示例和代码演示，帮助学习者掌握音频处理的最新技术。

Nendo core是为开发人员设计的AI音频工具套件，提供了一个易于使用的、轻量的框架，集成了音频处理和库管理的基本要素，拥有可扩展的插件架构和不断增长的AI音频插件生态系统，涵盖了广泛的用例。

GPT-4o click to start是一个免费的GPT-4O驱动产品，提供与GPT-4相同水平的智能，配备强大的语音服务API，能够进行实时文本、视觉和音频处理。

makeMoE 是一个从头开始实现的稀疏专家混合语言模型，基于 PyTorch 框架，采用自回归字符级语言模型架构。该项目灵感来源于 Andrej Karpathy 的 makemore 项目，旨在通过稀疏专家混合架构实现高效的语言模型训练和推理。它涵盖了模型的基本组成、自注意力机制、专家网络、Top-k 路由、噪声 Top-k 路由等核心组件的代码实现，并提供了模型的初始化方法、训练循环以及文本生成示例。makeMoE 不仅适用于研究和学习稀疏专家混合语言模型的实现，还可作为自回归字符级语言模型的参考实现，适用于自然语言处理领域的实验和开发。

Sonic Visualiser 是一款跨平台的桌面应用程序，专注于音乐音频的可视化、分析与注释。它支持多种音频格式，提供波形图、频谱图等多种视图，并具备丰富的音频处理功能，适用于教学、研究和音频编辑等多种场景。

Afri Studio 是一个利用先进人工智能进行媒体创作的工作室，能够快速生成高质量的文本、图像、音频等内容，适合博主、营销人员和艺术家等各类用户。

Label Studio是一个开源数据标注工具，旨在为计算机视觉、自然语言处理、语音、音频和视频模型准备训练数据。它支持多种数据类型的标注，适用于多个项目和用户。

Vocal Remover是一个前沿的AI工具，旨在简化音频轨道的人声隔离过程，方便音乐制作人、DJ和卡拉OK爱好者创建伴奏或无伴奏版本。

Ai Repeater 是一款语言学习工具，允许用户从本地存储或 YouTube 中分割和合并音频/视频文件，以进行有效的语言练习。它提供智能重复、发音比较和内置语音词典等功能，以增强学习效果。

Music.AI允许公司和开发者构建和扩展音频驱动的AI产品和服务，提供定制化解决方案，支持多种用例。

以爱丽丝漫游“可微分”仙境为比喻，向读者介绍神经网络领域的入门书，涵盖自动微分优化函数、序列、图、文本和音频处理的设计技术。