Felguk/felguk-audio-edit

Felguk Audio Edit Model

Это модель для редактирования аудио, разработанная Felguk. Она позволяет выполнять различные задачи, такие как обрезка, наложение эффектов и другие манипуляции с аудиофайлами.

Поддерживаемые языки

Модель поддерживает работу с аудио на следующих языках:

• Афарский (aa)
• Авестийский (ae)
• Акан (ak)
• Башкирский (ba)
• Русский (ru)
• Китайский (zh)
• Французский (fr)
• Фризский (fy)
• Английский (en)
• Греческий (el)
• Польский (pl)
• Белорусский (be)
• Мальдивский (dv)
• Немецкий (de)
• Болгарский (bg)

Результаты обрезки аудио

Ниже приведен пример работы модели для обрезки аудио:

Оригинал

Оригинальный аудиофайл:

Обрезанный результат

Пример обрезанного аудио:

Инструменты для работы с Felguk Audio Edit

Модель Felguk/felguk-audio-edit поддерживает следующие инструменты для редактирования аудио:

№	Название инструмента	Описание
1	Изменение громкости	Увеличение или уменьшение громкости аудио.
2	Изменение скорости	Ускорение или замедление воспроизведения аудио.
3	Изменение высоты тона	Повышение или понижение тональности аудио (pitch).
4	Обрезка аудио	Удаление ненужных частей аудиофайла.
5	Фильтр низких частот	Удаление высоких частот для создания эффекта "приглушенного" звука.
6	Добавление фонового шума	Наложение фонового шума для создания атмосферы.
7	Нормализация аудио	Выравнивание громкости аудио до оптимального уровня.
8	Реверс аудио	Воспроизведение аудио в обратном направлении.
9	Добавление эхо	Наложение эффекта эхо для создания пространственного звучания.

Примечание: Демо-приложение уже добавлено! 🥳
Завершение примечания.

Использование

Пример использования модели для редактирования аудио:

import torch
from transformers import AutoModelForAudioEditing, AutoProcessor

# Загрузка модели и процессора
model_name = "Felguk/felguk-audio-edit"
model = AutoModelForAudioEditing.from_pretrained(model_name)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name)

# Загрузка аудиофайла
audio_input, sample_rate = processor.load_audio("path_to_your_audio_file.wav")

# Обработка аудио
with torch.no_grad():
    edited_audio = model(audio_input)

# Сохранение результата
processor.save_audio("edited_audio.wav", edited_audio, sample_rate)