产品库

基于自然语言查询的开放领域音频源分离模型

AudioSep是一种基于自然语言查询的开放领域音频源分离模型。它由文本编码器和分离模型两个关键组件组成。我们在大规模多模态数据集上训练AudioSep，并在许多任务上广泛评估其能力，包括音频事件分离、乐器分离和语音增强。AudioSep表现出强大的分离性能和令人印象深刻的零样本泛化能力，使用音频标题或文本标签作为查询，大大优于以前的音频查询和语言查询声音分离模型。为了保证本工作的可重复性，我们将发布源代码、评估基准和预训练模型。

免费人声分离工具 分离伴奏背景音乐提取

终极人声去除GUI是一款使用深度神经网络技术的人声去除工具。其核心开发者训练了所有提供的模型，除了Demucs v3和v4 4声道模型。该应用使用先进的源分离模型从音频文件中去除人声。无需额外的先决条件即可有效运行。适用于Windows 10及以上版本。

ScoutDB是一个聚合型Mongo GUI，通过美观的画布体验，让您以自然语言运行查询，通过自动映射浏览数据关系，使数据浏览速度提高90%。

ScoutDB是一个聚合型Mongo GUI，帮助用户以自然语言运行查询，通过自动映射浏览数据关系，提高数据浏览速度90%。其主要优点在于快速高效地浏览数据，并具有美观的画布体验。

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。

AI驱动的数据分析平台，通过自然语言查询让您轻松探索、清洗和可视化数据。

Querri是一个AI驱动的数据分析平台，通过自然语言查询让用户轻松探索、清洗和可视化数据，无需编码。Querri的主要优点在于简化了数据分析流程，提供快速的数据洞察，帮助用户更快地做出商业决策。

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。

AI驱动的视频音频增强解决方案，提供视频超分辨率、降噪、音频上混等功能。

UniFab 是一款强大的 AI 助力的视频音频增强工具。它利用先进的超分辨率技术，能够将视频分辨率提升至 8K/16K，同时将 SDR 转换为 HDR，为用户提供影院级的视觉体验。其 AI 驱动的深度学习能够智能分析并优化每一帧画面，呈现出鲜艳的色彩、逼真的细节和清晰的视觉效果。此外，UniFab 还支持音频上混功能，可将音频轨道升级为 EAC3 5.1/DTS 7.1 环绕声，让用户沉浸在电影般的听觉享受中。该产品主要面向摄影师、影视爱好者、视频创作者等群体，帮助他们优化视频内容，提升创作质量。

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。

Narrative BI AI Data Analyst 提供自然语言查询和生成式 AI 数据分析，帮助用户快速获取数据洞察。

Narrative BI AI Data Analyst 是一款先进的商业智能工具，利用生成式 AI 技术，使用户能够通过自然语言查询与数据进行交互，从而快速获取深入的业务洞察。该产品的主要优点在于其用户友好的界面和强大的数据分析能力，能够将复杂的数据转化为易于理解的信息，帮助用户做出更明智的决策。Narrative BI AI Data Analyst 适用于各种规模的企业，旨在提高数据分析的效率和准确性，从而推动业务增长。

AI智能在线人声消除工具

AIVocal是一款基于人工智能技术的在线人声消除工具，它能够在短时间内从任何歌曲中去除人声，创建伴奏带、分离乐器音轨，并提升音乐制作效率。该产品以其高效率、高精度和易用性，满足了音乐制作人、内容创作者和翻唱艺术家的需求。AIVocal支持多种音频格式，如MP3、WAV和FLAC，适合专业音乐制作和日常娱乐使用。

世界上最快的边缘部署音频语言模型

OmniAudio-2.6B是一个2.6B参数的多模态模型，能够无缝处理文本和音频输入。该模型结合了Gemma-2B、Whisper turbo和一个自定义投影模块，与传统的将ASR和LLM模型串联的方法不同，它将这两种能力统一在一个高效的架构中，以最小的延迟和资源开销实现。这使得它能够安全、快速地在智能手机、笔记本电脑和机器人等边缘设备上直接处理音频文本。

ComfyUI节点，用于MMAudio模型的音频处理

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。

快速文本转语音引擎

Auralis是一个文本到语音（TTS）引擎，能够将文本快速转换为自然语音，支持语音克隆，并且处理速度极快，可以在几分钟内处理完整本小说。该产品以其高速、高效、易集成和高质量的音频输出为主要优点，适用于需要快速文本到语音转换的场景。Auralis基于Python API，支持长文本流式处理、内置音频增强、自动语言检测等功能。产品背景信息显示，Auralis由AstraMind AI开发，旨在提供一种实用于现实世界应用的文本到语音解决方案。产品价格未在页面上明确标注，但代码库在Apache 2.0许可下发布，可以免费用于项目中。

AI技术去除歌曲中的不适当词汇

SongCleaner是一个利用人工智能技术来清理歌曲中不适当词汇的平台，它允许用户上传MP3或WAV格式的音频文件，然后通过AI分析和编辑，生成适合所有年龄段的清洁版本和伴奏音轨。这项技术的重要性在于它能够使音乐内容更加适合公共播放和家庭环境，同时保持音乐的原始魅力。SongCleaner以其快速、免费和用户友好的特点，为用户提供了一个便捷的解决方案，以满足对清洁音乐内容的需求。

音乐创作平台，提供高质量音频和歌词创作。

Suno v4是一个音乐创作平台，它通过提供更清晰的音频、更锐利的歌词和更动态的歌曲结构，帮助用户以更快的速度创作音乐。这个平台不仅提升了音乐创作的质量，还通过引入新的功能和技术，如ReMi歌词辅助模型和个性化封面艺术，进一步增强了用户的创作体验。Suno v4的背景是音乐创作领域对于更高效、更高质量的创作工具的需求，它通过技术的进步来满足这一需求。Suno v4目前处于Beta测试阶段，主要面向Pro和Premier用户。

使用先进AI技术从歌曲或视频中提取人声、伴奏等音频。

Mikrotakt Vocal Remover & Instrumental AI Splitter是一款利用人工智能算法从歌曲或视频文件中提取人声、伴奏、吉他、钢琴、贝斯、鼓等不同乐器的音频分离工具。它为音乐家、教育工作者和内容创作者提供了精确的音频分离工具，以增强练习、制作和教育体验。产品背景信息显示，Mikrotakt拥有超过100,000名活跃用户，处理了超过70,000小时的音频，并且分离准确率高达99.96%。价格方面，提供免费试用，并有不同级别的付费套餐供用户选择。

一款通过纯语言模型实现的文本到语音合成模型

OuteTTS-0.1-350M是一款基于纯语言模型的文本到语音合成技术，它不需要外部适配器或复杂架构，通过精心设计的提示和音频标记实现高质量的语音合成。该模型基于LLaMa架构，使用350M参数，展示了直接使用语言模型进行语音合成的潜力。它通过三个步骤处理音频：使用WavTokenizer进行音频标记化、CTC强制对齐创建精确的单词到音频标记映射、以及遵循特定格式的结构化提示创建。OuteTTS的主要优点包括纯语言建模方法、声音克隆能力、与llama.cpp和GGUF格式的兼容性。

即时、可操作的洞察力分析平台

Analytics Model是一个AI驱动的分析平台，它使每个人都能生成个性化的洞察力，从而实现明智的决策和可操作的结果。该平台通过将复杂数据转换为强大的洞察力，赋予企业和利益相关者迅速有效地做出战略决策的能力。它代表了数据分析领域的先进技术，以其快速、直观和强大的数据处理能力而著称，对于需要从大数据中快速获得有价值信息的企业和专业人士来说至关重要。

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。

高精度环境音频信息捕捉与生成的语音转语音模型

Fish Agent V0.1 3B是一个开创性的语音转语音模型，能够以前所未有的精确度捕捉和生成环境音频信息。该模型采用了无语义标记架构，消除了传统语义编码器/解码器的需求。此外，它还是一个尖端的文本到语音(TTS)模型，训练数据涵盖了700,000小时的多语言音频内容。作为Qwen-2.5-3B-Instruct的继续预训练版本，它在200B语音和文本标记上进行了训练。该模型支持包括英语、中文在内的8种语言，每种语言的训练数据量不同，其中英语和中文各约300,000小时，其他语言各约20,000小时。

在浏览器中直接运行的AI工具箱

Browser AI Kit是一个集成了多种AI工具的平台，用户可以在浏览器中直接使用这些工具，无需安装或设置。它提供了音频转文本、去除背景、文本转语音等多种功能，并且完全免费。这个工具箱基于Transformers.js开发，强调数据安全和隐私保护，所有数据处理都在本地进行，不上传任何服务器。它的目标是为用户提供一个便捷、安全、多功能的AI工具平台。

下一代语音AI，提供卓越的音频数据处理能力。

Universal-2是AssemblyAI推出的最新语音识别模型，它在准确度和精确度上超越了前一代Universal-1，能够更好地捕捉人类语言的复杂性，为用户提供无需二次检查的音频数据。这一技术的重要性在于它能够为产品体验提供更敏锐的洞察力、更快的工作流程和一流的产品体验。Universal-2在专有名词识别、文本格式化和字母数字识别方面都有显著提升，减少了实际应用中的词错误率。

一个用于说话人分割的工具包

DiariZen是一个基于AudioZen和Pyannote 3.1驱动的说话人分割工具包。说话人分割是音频处理中的一个关键步骤，它能够将一段音频中的不同说话人进行区分。这项技术在会议记录、电话监控、安全监听等多个领域都有广泛的应用。DiariZen的主要优点包括易于使用、高准确性和开源，使得研究人员和开发者可以自由地使用和改进它。DiariZen在GitHub上以MIT许可证发布，这意味着它是完全免费的，并且可以被商业使用。

使用Gradio UI的Ultimate Vocal Remover 5，分离音频文件。

UVR5-UI是一个基于python-audio-separator的开源项目，它提供了一个用户友好的界面来分离音频文件中的不同音轨，使用了多种模型来实现高质量的音频分离。该项目特别适合音乐制作者、音频编辑者和任何需要从音频中移除或分离特定声音的人。UVR5-UI支持从多个网站批量分离音频，并且可以在Colab和Kaggle上运行，为使用者提供了极大的便利。

一个全面的AI神经网络工具目录

AILIBRI是一个汇集了超过2000个AI神经网络工具的目录网站，涵盖了文本、图像、视频、音频等多个领域的工具。它为用户寻找合适的AI工具提供了极大的便利，无论是专业人士还是初学者，都能在这里找到满足其需求的工具。该网站提供了详细的分类和搜索功能，帮助用户快速定位到所需的工具。

高效生成高质量文本到音频模型

EzAudio是一个先进的文本到音频(T2A)生成模型，它能够从文本提示中创建高质量的音频。它为开源T2A模型设定了新的标准，提供快速、高效和逼真的声音效果生成。

零样本声音转换技术，实现音质与音色的高保真转换。

seed-vc 是一个基于 SEED-TTS 架构的声音转换模型，能够实现零样本的声音转换，即无需特定人的声音样本即可转换声音。该技术在音频质量和音色相似性方面表现出色，具有很高的研究和应用价值。

本地部署的AI语音工具箱，支持语音识别、转录和转换。

Easy Voice Toolkit是一个基于开源语音项目的AI语音工具箱，提供包括语音模型训练在内的多种自动化音频工具。该工具箱能够无缝集成，形成完整的工作流程，用户可以根据需要选择性使用这些工具，或按顺序使用，逐步将原始音频文件转换为理想的语音模型。

上传音频文件，轻松进行对话分析。

Audio Chat是一个专注于音频文件处理的网站，它允许用户上传讲座、会议或面试等音频文件，并进行对话分析。该产品通过先进的音频处理技术，帮助用户快速获取对话内容的要点，提高学习和工作效率。

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。