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vocos mlx

AI 소스 코드

0.0.7

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VOCOS - MLX

MLX 프레임 워크를 사용한 VOCOS 구현. VOCOS를 사용하면 Mel Spectrograms 또는 Encodec 토큰에서 오디오를 고품질 재구성 할 수 있습니다.

VOCOS : 고품질 오디오 합성을위한 시간 도메인과 푸리에 기반 신경 보코더 사이의 간격을 닫습니다.

종이 [ABS] [PDF]

설치

추론 모드에서 Vocos를 사용하려면 다음을 사용하여 설치하십시오.

pip install vocos-mlx

용법

Mel Spectrogram

 from vocos_mlx import Vocos , load_audio , log_mel_spectrogram

vocos = Vocos . from_pretrained ( "lucasnewman/vocos-mel-24khz" )

# reconstruct
audio = load_audio ( "audio.wav" , 24_000 )
reconstructed_audio = vocos ( audio )

# decode from mel spec
mel_spec = log_mel_spectrogram ( audio , n_mels = 100 )
decoded_audio = vocos . decode ( mel_spec )

encodec

 from vocos_mlx import Vocos , load_audio

vocos = Vocos . from_pretrained ( "lucasnewman/vocos-encodec-24khz" )

# reconstruct
audio = load_audio ( "audio.wav" , 24_000 )
reconstructed_audio = vocos ( audio , bandwidth_id = 3 )

# decode with encodec codes
codes = vocos . get_encodec_codes ( audio , bandwidth_id = 3 )
decoded_audio = vocos . decode_from_codes ( codes , bandwidth_id = 3 )

감사

MLX에 대한 참조 encodec 구현을위한 Awni Hannun.

인용

 @article{siuzdak2023vocos,
  title={Vocos: Closing the gap between time-domain and Fourier-based neural vocoders for high-quality audio synthesis},
  author={Siuzdak, Hubert},
  journal={arXiv preprint arXiv:2306.00814},
  year={2023}
}