Il s'agit de l'application Linux nommée audio-diffusion-pytorch dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v0.1.3.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée audio-diffusion-pytorch avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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diffusion audio-pytorch
DESCRIPTION
Une bibliothèque de diffusion audio complète, pour PyTorch. Comprend des modèles pour la génération audio inconditionnelle, la génération audio conditionnelle au texte, l'encodage automatique de diffusion, le suréchantillonnage et le vocodage. Les modèles fournis sont basés sur la forme d'onde, cependant, le U-Net (construit à l'aide d'a-unet), le DiffusionModel, la méthode de diffusion et les échantillonneurs de diffusion sont à la fois génériques pour toutes les dimensions et hautement personnalisables pour fonctionner sur d'autres formats. Remarque : aucun modèle pré-formé n'est fourni ici, cette bibliothèque est destinée à des fins de recherche.
Fonctionnalités
- Générateur inconditionnel
- Générateur conditionnel de texte
- Échantillonneur de diffusion
- Vocodeur de diffusion
- Auto-encodeur de diffusion
- Peinture
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/audio-diffusion-pytorch.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
