给我推荐20个比较流行的python人声分离模型
时间: 2023-02-07 15:20:55 浏览: 161
好的,以下是 20 个比较流行的 python 人声分离模型。
1. Spleeter:基于 TensorFlow 的音频分离工具,可将音频文件中的人声、乐器和背景声分离开来。
2. DeepVoice3:一种可以自动分离人声和乐器的模型,基于时域网络和神经机器翻译技术。
3. SampleRNN:一种可以从音频文件中分离出人声的循环神经网络模型。
4. U-Net:一种基于卷积神经网络的音频分离模型,可以将音频文件中的人声和乐器分离开来。
5. Wave-U-Net:一种基于 U-Net 架构的音频分离模型,可以将音频文件中的人声和乐器分离开来。
6. Wavenet:一种基于深度学习的音频分离模型,可以将音频文件中的人声和乐器分离开来。
7. Open-Unmix:一种基于卷积神经网络的音频分离模型,可以将音频文件中的人声和乐器分离开来。
8. DSD100:一种用于音频分离的深度学习模型,可以将音频文件中的人声和乐器分离开来。
9. MMDenseLSTM:一种基于多尺度 LSTM 网络的音频分离
相关问题
给我推荐比较流行的C++版本的人声分离模型
下面是一些比较流行的 C 版本的人声分离模型:
- Deep Learning Toolkit for Audio (DLTK): 这是一个开源的人声分离模型,使用 TensorFlow 和 Python 实现。
- Open-Unmix: 这是一个使用 PyTorch 和 Python 实现的开源的人声分离模型。
- Demucs: 这是一个使用 Python 和 TensorFlow 实现的开源的人声分离模型。
- Spleeter: 这是一个使用 Python 和 TensorFlow 实现的开源的人声分离模型,它具有较快的运行速度和较高的分离质量。
这些模型都可以在 GitHub 上找到。希望这些信息对你有帮助。
给我推荐20个比较流行的OCR模型源码
1. Tesseract OCR(由Google开发)
2. OCRopus(基于Python的开源OCR引擎)
3. CuneiForm(开源OCR软件,可以处理多种语言)
4. GOCR(由德国研究机构开发的开源OCR软件)
5. OCR-D(开源OCR工具,用于数字化古文献)
6. Ocrad(GNU自由软件,专门用于处理ASCII文本)
7. Ocrad.js(基于Ocrad的JavaScript实现)
8. Ocropy(Python开发的OCR引擎,由Google和其他机构赞助)
9. Ocropus-tesseract(Ocropus的分支版本,使用Tesseract作为OCR引擎)
10. Ocrify(基于Tesseract的OCR工具,可以处理多种语言)
11. Ocr-textract(基于Tesseract的OCR库,支持许多语言)
12. Ocrmypdf(基于Tesseract的OCR工具,可以将PDF文档转换为可搜索的文本)
13. Ocr-ruby(Ruby库,用于从图像或PDF文件中提取文本)
14. Ocr-space(基于Tesseract的在线OCR服务)
15. Ocr-node(基于Tesseract的Node.js库,用于从图像或PDF文件中提取文本)
16. Ocr-java(基于Tesseract的Java库,用于从图像或PDF文件中提取文本)
17. Ocr-python(基于Tesseract的Python库,用于从图像或PDF文件中提取
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