PitchExtractor

用深度学习精准提取音高,让语音转换和TTS训练更稳定。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 35 🐛 待处理 5 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 153
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

PitchExtractor 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队yl4579
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型pitch-estimation,text-to-speech,voice-conversion
GitHub 星标★ 153
上线时间2022-06-15 00:00:00
代码更新2022-08-22
仓库体积40 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

PitchExtractor 是一个基于深度神经网络的音高提取工具,专为语音转换和语音合成(TTS)训练设计。它解决了传统音高提取算法(如基于自相关或频谱的方法)在复杂语音环境下鲁棒性不足的问题,能够更准确地从语音信号中估计基频(F0),为后续的声学建模提供可靠的特征。项目采用深度学习模型,支持批量处理,并提供了与常见语音处理流程集成的接口。其核心能力包括高精度音高估计、对噪声和不同说话人的适应性,以及易于嵌入现有训练管道的设计。作为早期项目,它聚焦于音高提取这一关键环节,为语音转换和TTS研究社区提供了一个实用的工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 153

核心亮点

  • 基于深度神经网络,相比传统算法在复杂语音环境下鲁棒性更强
  • 专为语音转换和TTS训练设计,接口易集成到现有训练流程
  • 提供批量处理能力,适合大规模数据预处理

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期阶段,功能可能不够完善

适用场景

  • 语音转换系统中的基频特征提取
  • TTS训练数据的前处理,获取准确的F0标注
  • 需要高鲁棒性音高估计的音频分析任务

替代项目

REAPER、WORLD、pyin

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