这一款VST插件能够很好的提升人声空气感，使得人声高频更加清脆动听

威斯敏斯特钟声，北京时间中午12点整（走进新时代+人声+钟声）.mp3【无损】.mp3，首发Adobe Audition 制作资源，适合广播，大钟报时用

通过语音分析和人声指数变化检测压力 技术资料 使用的语言 Python 集成开发环境 皮查姆 硬件 Raspberry Pi-4B型-4 GiB USB麦克风-最大采样频率能力为48 kHz 代码库的目录结构 主干-包含代表从数据分析到模型训练的所有内容的研究代码 bone_independent-基于Windows的实时语音压力预测和上载文件语音压力预测，独立于“骨干”中的培训包。 speech_analysis_raspi-树莓派优化的语音压力分析组件这是一个完整的工作代码，只需复制此文件夹并在安装了所需python软件包的虚拟环境中运行其中一个预测脚本，就足以使此广告开始运行。 在此文件夹中找到“ requirements.txt”文件，用于树莓派的生产python环境，该环境与语音压力预测相关。 精确的无创应力检测组合方法 这只是为实时和连续可靠的动态无创人类压力检测而联合开发

可以用来提取音乐中的人声，需要注意的是伴奏和音乐都要是wav格式和44100位

DFT的matlab源代码基于语音的登录系统 此项目使用语音作为度量标准，以根据从梅尔频率倒谱系数（MFCC）获得的系数训练的高斯混合模型（GMM）模型来授权登录 训练 首先清洁语音样本，以消除不必要的噪音。 为每个样本计算MFCC，然后进行离散傅立叶变换（DFT）和对数变换，GMM使用数据将基于MFCC值的语音样本进行聚类。 部署方式 该项目在Django上运行。 Web界面提示用户讲话。 然后，将录制的语音与训练有素的GMM模型进行匹配，以找到适合的最佳群集。 如果匹配高于某个阈值（例如90％），则授权用户。 改进之处 必须注意降低噪音 从录音中区分出实际声音 更好地了解GMM和制造的集群（集群的可视化） 增强模型训练（具有更多数据集） 尝试为MFCC使用不同的过滤器值

AI文字转语音，支持多种人声选择，在线生成一键导出【电脑永久版】

Deezer 的(Tensorflow)音源分离库，可用命令行直接提取音乐中的人声、钢琴、鼓声等 关于 Spleeter 是 Deezer 源代码分离库，带有用 Python 编写的预训练模型，并使用 Tensorflow。 它可以轻松训练源分离模型（假设您有一个孤立源的数据集），并提供已经训练好的最先进的模型来执行各种风格的分离：人声（歌声）/伴奏分离（2 个词干）人声 /鼓/贝斯/其他分离（4个词干） 人声/鼓/贝斯/钢琴/其他分离（5个词干） 2个词干和4个词干模型在musdb数据集上有很高的表现。 Spleeter 也非常快，因为在 GPU 上运行时，它可以将音频文件分离为 4 个词干，比实时速度快 100 倍。 我们设计了 Spleeter，因此您可以直接从命令行使用它，也可以直接在您自己的开发管道中作为 Python 库使用它。 它可以与 Conda、pip 一起安装或与 Docker 一起使用。 快速入门 想尝试但不想安装任何东西？ 我们已经设置了一个 Google Colab。 准备好深入了解了吗？ 在几行中，您可以使用 Conda 安装 Spleete

人声高频提升插件，轻松提升空气感，颗粒感，让你唱歌更具有穿透力，插件运用在宿主软件里面，操作非常简便，轻松上手，无论直播唱歌还是录制歌曲更具有感染力，喜欢唱歌的非常值得拥有。

这个应用程序使用最先进的音源分离模型来去除音频文件中的人声。 UVR的核心开发人员训练了这个软件包中提供的所有模型（除了Demucs的辅助模型）。

本文来自于网络，全文讲述了移动端开发人声识别算法优化，针对如何提高人声识别率进行了讲解，希望对大家的学习能有作用。1)当网络较差的情况下会造成较大的延时，带来较差的用户体验。2)当访问量较大的情况下，会大量占用服务端资源。为解决以上两个问题，我们选择在客户端上实现人声识别功能。本文使用机器学习的方法识别人声。采用的框架是谷歌的tensorflowLite框架，该框架跟它的名字一样具有小巧的特点。在保证精度的同时，框架的大小只有300KB左右，且经过压缩后产生的模型是tensorflow模型的四分之一。因此，tensorflowLite框架比较适合在客户端上使用。为了提高人声的识别率，需要提取音