Audio-SDS 是一个将 Score Distillation Sampling（SDS）概念应用于音频扩散模型的框架。该技术能够在不需要专门数据集的情况下，利用大型预训练模型进行多种音频任务，如物理引导的冲击声合成和基于提示的源分离。其主要优点在于通过一系列迭代优化，使得复杂的音频生成任务变得更为高效。此技术具有广泛的应用前景，能够为未来的音频生成和处理研究提供坚实基础。
需求人群：
"Audio-SDS 适合音频工程师、音乐制作人以及研究人员使用，能够帮助他们在创作和实验中快速生成和处理音频内容。该技术的灵活性和无监督特性使其成为音频处理领域中的重要工具。"
使用场景示例：
通过 Audio-SDS 分离混合音频中的人声和背景音乐。
使用 Audio-SDS 生成高质量的物理冲击声音，用于游戏或电影音效设计。
在音乐制作中利用 Audio-SDS 调整合成器的参数，以实现理想的音色。
产品特色：
音频源分离：通过提示引导将混合音频分离成多个独立的源。
物理引导合成：基于物理模型生成冲击声，适用于各种音频合成场景。
FM 合成参数调优：通过优化参数实现更丰富的音色设计。
无监督学习：无需专门的训练数据集，直接使用预训练模型。
实时音频渲染：能够在用户输入提示的基础上即时生成音频。
支持多种音频类型：适用于多种音频生成任务，包括乐器和环境音。
高效的生成性能：通过反向传播更新音频生成参数，提升生成质量。
使用教程：
访问 Audio-SDS 的官方网站，获取相关文档和示例。
准备混合音频并定义要分离的音源提示。
将混合音频输入 Audio-SDS 模型，并设置参数。
运行模型，等待生成分离后的音频。
根据需要调整参数，重复步骤以优化生成效果。
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音频处理和生成的深度学习库
AudioCraft 是一个用于音频处理和生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的人工智能生成模型：AudioGen 和 MusicGen，可以生成高质量的音频。AudioCraft 还提供了 EnCodec 音频压缩 / 分词器和 Multi Band Diffusion 解码器等功能。该库适用于音频生成的深度学习研究。
高效的文本到音频生成模型
TangoFlux是一个高效的文本到音频（TTA）生成模型，拥有515M参数，能够在单个A40 GPU上仅用3.7秒生成长达30秒的44.1kHz音频。该模型通过提出CLAP-Ranked Preference Optimization (CRPO)框架，解决了TTA模型对齐的挑战，通过迭代生成和优化偏好数据来增强TTA对齐。TangoFlux在客观和主观基准测试中均实现了最先进的性能，并且所有代码和模型均开源，以支持TTA生成的进一步研究。
快速、准确、免费的音频转文字服务
AIbase音频提取文字工具利用人工智能技术，通过机器学习模型快速生成高质量的音频文本描述，优化文本排版，提升可读性，同时完全免费使用，无需安装、下载或付款，为创意人员提供便捷的基础服务。
通过音频扩散模型实现源分离和合成的创新方法。
Audio-SDS 是一个将 Score Distillation Sampling（SDS）概念应用于音频扩散模型的框架。该技术能够在不需要专门数据集的情况下，利用大型预训练模型进行多种音频任务，如物理引导的冲击声合成和基于提示的源分离。其主要优点在于通过一系列迭代优化，使得复杂的音频生成任务变得更为高效。此技术具有广泛的应用前景，能够为未来的音频生成和处理研究提供坚实基础。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。
基于文本提示生成可变长度立体声音频的AI模型。
Stable Audio Open 1.0是一个利用自编码器、基于T5的文本嵌入和基于变压器的扩散模型来生成长达47秒的立体声音频的AI模型。它通过文本提示生成音乐和音频，支持研究和实验，以探索生成性AI模型的当前能力。该模型在Freesound和Free Music Archive (FMA)的数据集上进行训练，确保了数据的多样性和版权合法性。
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ComfyUI-MMAudio是一个基于ComfyUI的插件，它允许用户利用MMAudio模型进行音频处理。该插件的主要优点在于能够提供高质量的音频生成和处理能力，支持多种音频模型，并且易于集成到现有的音频处理流程中。产品背景信息显示，它是由kijai开发的，并且是开源的，可以在GitHub上找到。目前，该插件主要面向技术爱好者和音频处理专业人士，可以免费使用。
Kimi-Audio 是一个开源音频基础模型，擅长音频理解与生成。
Kimi-Audio 是一个先进的开源音频基础模型，旨在处理多种音频处理任务，如语音识别和音频对话。该模型在超过 1300 万小时的多样化音频数据和文本数据上进行了大规模预训练，具有强大的音频推理和语言理解能力。它的主要优点包括优秀的性能和灵活性，适合研究人员和开发者进行音频相关的研究与开发。
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LabelU是一个开源的数据标注工具，适用于需要对图像、视频、音频等数据进行高效标注的场景，以提升机器学习模型的性能和质量。它支持多种标注类型，包括标签分类、文本描述、拉框等，满足不同场景的标注需求。
机器学习模型运行和部署的工具
Replicate是一款机器学习模型运行和部署的工具，无需自行配置环境，可以快速运行和部署机器学习模型。Replicate提供了Python库和API接口，支持运行和查询模型。社区共享了成千上万个可用的机器学习模型，涵盖了文本理解、视频编辑、图像处理等多个领域。使用Replicate和相关工具，您可以快速构建自己的项目并进行部署。
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vta-ldm是一个专注于视频到音频生成的深度学习模型，能够根据视频内容生成语义和时间上与视频输入对齐的音频内容。它代表了视频生成领域的一个新突破，特别是在文本到视频生成技术取得显著进展之后。该模型由腾讯AI实验室的Manjie Xu等人开发，具有生成与视频内容高度一致的音频的能力，对于视频制作、音频后期处理等领域具有重要的应用价值。
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Polymath利用机器学习将任何音乐库（例如来自硬盘或YouTube）转换为音乐制作样本库。该工具能自动将歌曲分割成节拍、贝斯等音轨部分，将它们量化到相同的速度和节拍格（例如120bpm），分析音乐结构（例如副歌、合唱等），关键（例如C4、E3等）和其他信息（音色、响度等），并将音频转换为MIDI。结果是一个可搜索的样本库，能简化音乐制作人、DJ和ML音频开发者的工作流程。
学习野外音频视觉数据的机器人操控
ManiWAV是一个研究项目，旨在通过野外的音频和视觉数据学习机器人操控技能。它通过收集人类演示的同步音频和视觉反馈，并通过相应的策略接口直接从演示中学习机器人操控策略。该模型展示了通过四个接触丰富的操控任务来证明其系统的能力，这些任务需要机器人被动地感知接触事件和模式，或主动地感知物体表面的材料和状态。此外，该系统还能够通过学习多样化的野外人类演示来泛化到未见过的野外环境中。
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Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。
AI音频母带处理
Mastermallow AI Audio Mastering是一个智能音频母带处理服务，旨在为内容创作者、音乐家和播客人士提供专业的音频处理。通过AI技术，将您的歌曲、播客等转化为行业级音频轨道。无需预约，快速完成。相较于传统的专业音频工程师，成本降低了20倍，速度提高了100倍。不满意不付款。
开源的全双工音频生成基础模型
hertz-dev是Standard Intelligence开源的全双工、仅音频的变换器基础模型，拥有85亿参数。该模型代表了可扩展的跨模态学习技术，能够将单声道16kHz语音转换为8Hz潜在表示，具有1kbps的比特率，性能优于其他音频编码器。hertz-dev的主要优点包括低延迟、高效率和易于研究人员进行微调和构建。产品背景信息显示，Standard Intelligence致力于构建对全人类有益的通用智能，而hertz-dev是这一旅程的第一步。
Meta旗下AI音频生成研究
Audiobox是Meta的新一代音频生成研究模型，可以利用语音输入和自然语言文本提示生成声音和音效，轻松为各种用例创建定制音频。Audiobox系列模型还包括专业模型Audiobox Speech和Audiobox Sound，所有Audiobox模型都是基于共享的自监督模型Audiobox SSL构建的。
视频到音频生成模型，增强同步性
MaskVAT是一种视频到音频(V2A)生成模型，它利用视频的视觉特征来生成与场景匹配的逼真声音。该模型特别强调声音的起始点与视觉动作的同步性，以避免不自然的同步问题。MaskVAT结合了全频带高质量通用音频编解码器和序列到序列的遮蔽生成模型，能够在保证高音频质量、语义匹配和时间同步性的同时，达到与非编解码器生成音频模型相媲美的竞争力。
面向生成场景的可控大语言模型
孟子生成式大模型（孟子 GPT）是一个面向生成场景的可控大语言模型，能够通过多轮的方式帮助用户完成特定场景中的多种工作任务。它支持知识问答、多语言翻译、通用写作和金融场景任务等功能，具有更可控、更灵活、更个性、更专业的优势。具体定价和使用方式请咨询官方网站。
在线音频母带处理
eMastered是由葛莱美奖得主工程师打造的在线音频母带处理工具。它使用人工智能技术，快速、简单地提升音频质量。用户可以上传音轨并自动应用专业的EQ、压缩等处理，获得高质量的音频母带。eMastered提供免费试用和付费订阅两种方式，适用于音乐制作人、制作公司等各类用户。
阿里云推出的大型音频语言模型
Qwen2-Audio是由阿里云提出的大型音频语言模型，能够接受各种音频信号输入，并根据语音指令进行音频分析或直接文本回复。该模型支持两种不同的音频交互模式：语音聊天和音频分析。它在13个标准基准测试中表现出色，包括自动语音识别、语音到文本翻译、语音情感识别等。
音频生成与自动字幕生成模型
GenAU是一个由Snap Research开发的音频生成模型，它通过AutoCap自动字幕生成模型和GenAu音频生成架构，显著提升了音频生成的质量。它在生成环境声音和效果方面具有挑战性，特别是在数据稀缺和字幕质量不足的情况下。GenAU模型能够生成高质量的音频，并且在音频合成领域具有很大的潜力。
基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包，支持高质量音频生成
InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架，采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程，结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型，实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制，能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频，并支持长音频生成。此外，它还提供了方便的微调和推理脚本，方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。
先进的文本生成模型，支持多样化任务处理。
OLMo-2-1124-7B-DPO是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，经过特定的数据集进行监督式微调，并进一步进行了DPO训练。该模型旨在提供在多种任务上，包括聊天、数学问题解答、文本生成等的高性能表现。它是基于Transformers库构建的，支持PyTorch，并以Apache 2.0许可发布。
基于扩散模型的文本到音频生成技术
Make-An-Audio 2是一种基于扩散模型的文本到音频生成技术，由浙江大学、字节跳动和香港中文大学的研究人员共同开发。该技术通过使用预训练的大型语言模型(LLMs)解析文本，优化了语义对齐和时间一致性，提高了生成音频的质量。它还设计了基于前馈Transformer的扩散去噪器，以改善变长音频生成的性能，并增强时间信息的提取。此外，通过使用LLMs将大量音频标签数据转换为音频文本数据集，解决了时间数据稀缺的问题。
构建和部署AI模型的机器学习框架
Cerebrium是一个机器学习框架，通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容，并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。
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