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。
AI Video Notes是一个Chrome扩展，能够从哥伦比亚大学的朗诵录音中生成AI生成的视频笔记。该工具利用先进的AI技术分析音频内容，并生成总结性的视觉笔记，使用户更容易回顾和组织讲座和讨论中的信息。用户可以快速创建参考材料，通过相关的视频高亮提升学习效果。该扩展旨在通过将冗长的音频内容转化为简洁、引人入胜的视频片段，从而节省学习时间并提高信息保留率。
整理和提供用于构建通用语音、音频和音乐基础模型的数据集列表，以及相关的元数据和获取途径。该项目旨在帮助研究人员和开发者快速找到所需的音频数据集，以便进行模型训练和分析。
AudioNinja是一个基于AI的平台，提供创新工具用于精确音频分析和处理，能够去除歌曲中的人声，分离单独元素，并找到任何歌曲的调性和BPM，非常适合播客制作人、音乐家和研究人员，凭借其先进技术，提供无与伦比的精度和准确性。
Mikrotakt是一个基于AI的工具，可以从任何歌曲中提取人声、乐器、鼓声等，非常适合音乐家、制作人和内容创作者。该工具还包括和弦检测、音高与节奏控制、节拍器、AI母带处理、音声清理等功能。
音乐源分离的小型项目，用简单易懂的方式帮助人们将音乐中的不同声音部分（如人声、乐器声等）分离出来，对于音乐制作和音频处理爱好者来说很有帮助。该项目基于Pytorch实现，使用MUSDB18HQ数据集进行训练和验证，支持音乐中的人声与乐器声分离，适合音频处理初学者，容易上手。
Splitter是一个瑞典研究公司，专注于开发基于AI的音频处理技术，服务于全球数百万用户。用户可以通过该平台上传音频文件，利用AI技术从音乐中分离乐器或人声。
Stems ST-02是一款强大且易于使用的音频分离工具，能够高质量和高精度地分离人声和伴奏音轨。
这个开源项目是一个免费的客户端静态网站，使用Open-Unmix的AI模型(UMX-L权重)来进行音乐分离(音源分离)。该项目能够在浏览器中通过WebAssembly运行Open-Unmix模型。
一个用于人声分离的工具，旨在帮助用户从音乐中去除人声，保留伴奏。
Kits AI是一个为音乐创作者提供的AI声音生成和免费训练平台，用户可以使用我们的授权音库或免版税声音库中的AI艺术家声音来改变自己的声音，或者通过一键RVC v2模型训练从零开始创建、训练并分享自己的AI声音。同时也支持上传现有的.pth文件到RVC v1或v2模型进行高质量推理与模型共享。
ToneShift是一个基于AI的声音克隆和音乐分离平台，用户可以将录音转换为多种声音，分离歌曲中的人声和乐器，并加入一个声音社区，以便合作和发现新的音调。
Audio Strip是一款先进的AI工具，专为音频文件交互而设计，能够精准地从音轨中分离人声，提供高质量的无伴奏版本和伴奏曲目，适合音乐制作人、DJ及任何音频编辑爱好者。
该数据集为SVC/SVS/TTS任务提供高质量的《原神》角色语音数据，支持多种语音风格和角色，包含详细的音频标注和文本转录，适合语音合成、转换及相关研究。
Moises应用是一款强大的音乐练习工具，利用人工智能技术，帮助音乐人去除人声、分离乐器、母带处理和重混歌曲，提供全面的功能以增强和个性化练习体验。
Voqul是一个基于AI的音频处理平台，用户可以录制自己的声音或上传音频文件，并从150多种声音中选择，以实现音频的多样化转换。
Wondercraft是一个利用AI技术，帮助用户轻松编写、配音和制作高质量音频的工具，适用于各种用户群体，包括市场营销人员、企业培训师和教育工作者。
Fish Audio Preprocessor 是一组用于音频处理的脚本，功能包括将视频/音频转换为wav格式、音频声音分离、自动音频切片、音频音量匹配、音频数据统计和音频重采样，旨在提升音频处理的效率和便捷性。
