openvino plugins ai audacity

Plugin OpenVINO™ AI untuk Audacity*

Serangkaian efek, generator, dan penganalisis berkemampuan AI untuk Audacity®. Fitur AI ini berjalan 100% secara lokal di PC Anda? -- tidak perlu koneksi internet! OpenVINO™ digunakan untuk menjalankan model AI pada akselerator yang didukung yang terdapat pada sistem pengguna seperti CPU, GPU, dan NPU.

• Pemisahan Musik -- Pisahkan trek mono atau stereo menjadi batang tersendiri -- Drum, Bass, Vokal, & Instrumen Lainnya.

• Peredam Kebisingan -- Menghilangkan kebisingan latar belakang dari sampel audio.

• Pembuatan & Kelanjutan Musik -- Menggunakan MusicGen LLM untuk menghasilkan cuplikan musik, atau untuk menghasilkan kelanjutan dari cuplikan musik yang sudah ada.

• Transkripsi Bisikan -- Menggunakan bisikan.cpp untuk menghasilkan trek label yang berisi transkripsi atau terjemahan untuk pilihan audio atau vokal lisan tertentu.

Instalasi

Buka di sini untuk menemukan paket instalasi & instruksi untuk rilis Windows terbaru.

Petunjuk Pembuatan

• Petunjuk Pembuatan Windows

• Petunjuk Pembuatan Linux

Bantuan, Masukan, & Laporan Bug

Kami menyambut Anda untuk mengirimkan masalah di sini

• Pertanyaan

• Laporan Bug

• Permintaan Fitur

• Masukan dalam bentuk apa pun -- bagaimana kami dapat meningkatkan proyek ini?

Kontribusi

Kontribusi Anda diterima dan dihargai, tidak peduli seberapa besar atau kecilnya. Jangan ragu untuk mengirimkan permintaan tarik!

Ucapan Terima Kasih & Kutipan

• Tim pengembangan Audacity® & Muse Group-- Terima kasih atas dukungan Anda!

• Audacity® GitHub -- https://github.com/audacity/audacity

• Transkripsi bisikan & penganalisis terjemahan menggunakan bisikan.cpp (dengan backend OpenVINO™): https://github.com/ggerganov/whisper.cpp

• Pembuatan & Kelanjutan Musik menggunakan model MusicGen, dari Meta.

• Saat ini kami memiliki dukungan untuk MusicGen-Small, dan MusicGen-Small-Stereo

• Pipeline txt-ke-musik di-porting dari python ke C++, merujuk pada logika dari proyek transformator Hugging Face: https://github.com/huggingface/transformers

• Efek Pemisahan Musik menggunakan model Demucs v4 Meta (https://github.com/facebookresearch/demucs), yang telah di-porting agar berfungsi dengan OpenVINO™

• Peredam Kebisingan:

• Porting model & saluran pipa dari sini: https://github.com/Rikorose/DeepFilterNet

• Kami juga memanfaatkan fork/cabang @grazder (https://github.com/grazder/DeepFilterNet/tree/torchDF-changes) untuk lebih memahami implementasi Rust, jadi kami juga mendasarkan beberapa implementasi C++ kami di torch_df_offline.py ditemukan di sini.

• Kutipan:

   @inproceedings{schroeter2022deepfilternet2,title = {{DeepFilterNet2}: Menuju Peningkatan Ucapan Real-Time pada Perangkat Tertanam untuk Audio Full-Band},author = {Schröter, Hendrik dan Escalante-B., Alberto N. dan Rosenkranz, Tobias dan Maier, Andreas},booktitle={Lokakarya Internasional ke-17 tentang Peningkatan Sinyal Akustik (IWAENC 2022)},tahun = {2022},
  } @inproceedings{schroeter2023deepfilternet3,title = {{DeepFilterNet}: Peningkatan Ucapan Real-Time yang Termotivasi Secara Perseptual},author = {Schröter, Hendrik dan Rosenkranz, Tobias dan Escalante-B., Alberto N. dan Maier, Andreas},booktitle={ INTERSPEECH},tahun = {2023},
  }

• noise-suppression-denseunet-ll: dari Open Model Zoo OpenVINO™: https://github.com/openvinotoolkit/open_model_zoo

• DeepFilterNet2 & DeepFilterNet3:

• Notebook OpenVINO™ -- Kami telah belajar banyak dari rangkaian notebook python yang mengagumkan ini, dan masih menggunakannya untuk mempelajari praktik terbaru/terbaik dalam mengimplementasikan pipeline AI menggunakan OpenVINO™!