AudioLM

AudioLM

AudioLM是由Google Research开发的一个框架,用于高质量音频生成,具有长期一致性。它将输入音频映射到离散标记序列,并将音频生成视为这一表示空间中的语言建模任务。AudioLM通过在大量原始音频波形上训练,学习生成自然且连贯的音频续篇,即使在没有文本或注释的情况下,也能生成语法和语义上合理的语音续篇,同时保持说话者的身份和韵律。此外,AudioLM还能生成连贯的钢琴音乐续篇,尽管它在训练时没有使用任何音乐的符号表示。
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llm-podcast-engine

llm-podcast-engine

llm-podcast-engine是一个利用人工智能技术自动从网络资源创建引人入胜音频内容的智能播客生成器。该系统通过爬取新闻内容、使用Groq的语言模型生成自然叙述,并借助ElevenLabs的声音合成技术将其转换成音频播客。该项目展示了自动化内容生成和音频合成的强大能力,主要优点包括自动化新闻采集、AI驱动的内容生成、文本到语音合成、现代Web界面以及实时进度更新。
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ComfyUI-MMAudio

ComfyUI-MMAudio

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。
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Make-An-Audio 2

Make-An-Audio 2

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。
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