AudioLLMs Awesome-Audio-LLM：音频领域的大型语言模型集合，专注于音频处理、理解和生成，为音频语言模型提供丰富的资源和工具
【AudioLLMs Awesome-Audio-LLM：音频领域的大型语言模型集合，专注于音频处理、理解和生成，为音频语言模型提供丰富的资源和工具】'Au
音源分离训练推理WebUI：一个集成了音源分离训练框架和UVR（终极人声消除器）的Web界面，让你能自定义处理流程，轻松安装模型并进行音乐源分离
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ComfyUI-MMAudio：一款将MMAudio集成到ComfyUI的音频处理工具，旨在简化音频模型的加载和使用，提高音频编辑的便捷性和效率
【ComfyUI-MMAudio：一款将MMAudio集成到ComfyUI的音频处理工具，旨在简化音频模型的加载和使用，提高音频编辑的便捷性和效率】'ComfyU
OpenAmp：一个用于创建音频效果基础模型的合成数据框架，主要用于训练通用音频放大器模型。该框架利用众包音频效果模型生成大规模多样化的音频效果数据，支持预训练模型的推理和效果编码器的使用，特别适用于
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Fish Audio Python SDK：一键式音频处理工具，提供便捷的Python程序集成，支持文本转语音、模型管理等功能，适用于需要音频处理的开发者
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Easy Voice Toolkit：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
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WavTokenizer：40个令牌每秒的SOTA离散声码器模型，用于音频语言建模，能够以极小的数据量高效表示语音、音乐和音频
【WavTokenizer：40个令牌每秒的SOTA离散声码器模型，用于音频语言建模，能够以极小的数据量高效表示语音、音乐和音频】'SOTA Discrete
klang：专为音频处理设计，提高实时音频处理的清晰度和简洁性，结合了C++的性能和数据流语言的直观性，支持快速原型开发、实验、知识共享和学习
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Speech2Unit：音频转换为交错序列的自动化工具，使用COOLWhisper进行语音识别，CausalHuBERT+Kmeans算法进行语音单元分割
【Speech2Unit：音频转换为交错序列的自动化工具，使用COOLWhisper进行语音识别，CausalHuBERT+Kmeans算法进行语音单元分割】'Speech2U
音频Token化工具：快速音频Token化，提供声学和语义Token化，支持音频编码和解码功能，适用于音频处理和语音识别等领域
【音频Token化工具：快速音频Token化，提供声学和语义Token化，支持音频编码和解码功能，适用于音频处理和语音识别等领域】'audiotoken -
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