Esta es la aplicación para Linux llamada EnCodec, cuya última versión se puede descargar como encodecv0.1.1sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada EnCodec con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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EnCodec
DESCRIPCIÓN
Encodec es un códec de audio neuronal desarrollado por Meta para la compresión de audio de alta fidelidad y baja tasa de bits mediante aprendizaje profundo de extremo a extremo. A diferencia de los códecs tradicionales (como MP3 u Opus), Encodec utiliza un cuantificador y un decodificador aprendidos para reconstruir formas de onda complejas con una precisión excepcional a tasas de bits de hasta 1.5 kbps. Emplea una arquitectura de codificador-decodificador convolucional entrenada con funciones de pérdida perceptual que optimizan la calidad auditiva humana en lugar de la distancia bruta de la forma de onda. El modelo puede operar en tiempo real y admite anchos de banda y tasas de bits variables, así como audio multibanda. Encodec tiene aplicaciones en la compresión de voz y música, el modelado generativo y la transmisión eficiente de datos para sistemas de comunicación. El repositorio incluye puntos de control preentrenados, código de inferencia de PyTorch y ejemplos para integrar Encodec como módulo en sistemas generativos o de streaming posteriores.
Caracteristicas
- Compresión de audio neuronal aprendida de extremo a extremo a tasas de bits ultrabajas
- Codificación y decodificación en tiempo real con aceleración de GPU
- Tasas de bits, anchos de banda y tamaños de modelo configurables
- Alta calidad perceptiva mantenida mediante optimización de pérdida de múltiples escalas
- Puntos de control preentrenados para los dominios del habla y la música
- Implementación modular de PyTorch para integración en pipelines más grandes
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/encodec.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
