audiobox-aesthetics：统一自动语音、音乐和声音质量评估

audiobox-aesthetics：统一自动语音、音乐和声音质量评估

audiobox-aesthetics Unified automatic quality assessment for speech, music, and sound. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audiobox-aesthetics

项目介绍

audiobox-aesthetics是一个开源项目，致力于提供统一的自动质量评估方法，涵盖语音、音乐和声音三种类型。该项目基于深度学习技术，能够对音频内容进行综合评价，输出包括内容愉悦度（Content Enjoyment）、内容实用性（Content Usefulness）、制作复杂度（Production Complexity）和制作质量（Production Quality）四个维度的评分。这些评分可以帮助用户更好地理解和分析音频数据，广泛应用于内容审核、音频编辑、音乐制作等多个领域。

项目技术分析

audiobox-aesthetics项目采用了先进的深度学习模型，其核心是一个多输出模型，可以同时预测四个维度的评分。该模型基于PyTorch框架开发，支持Python 3.9及以上版本。项目提供了预训练模型，用户可以直接使用，也可以通过HuggingFace方式加载模型进行微调。

项目的安装非常便捷，支持pip安装和源码安装。在预训练模型方面，提供了S3存储和HuggingFace模型库两种获取方式。使用时，用户只需准备包含音频路径的JSONL格式文件，通过命令行工具或Python脚本即可进行预测。

项目技术应用场景

audiobox-aesthetics的应用场景非常广泛。在语音领域，可以用于语音合成、语音识别的质量评估；在音乐制作中，可以帮助音乐制作人评估音乐片段的艺术效果和技术质量；在声音内容审核中，可以自动化地评估声音内容的质量，辅助人工审核。此外，该项目还可以用于音频数据分析和挖掘，为音频推荐、搜索等提供质量评估的依据。

项目特点

1. 统一评估：支持语音、音乐和声音的统一评估，简化了多种类型音频分析的需求。
2. 多维度评分：提供四个维度的评分，全面评估音频内容的质量和艺术效果。
3. 易于部署：支持命令行和Python脚本两种使用方式，方便用户快速部署和使用。
4. 预训练模型：提供预训练模型，用户可以直接使用，减少训练成本和时间。
5. 灵活加载：支持HuggingFace方式加载模型，便于用户进行模型微调和共享。

以下是使用audiobox-aesthetics进行音频评分的简单示例：

{"path":"/path/to/a.wav"}
{"path":"/path/to/b.flac", "start_time":3, "end_time": 10}

通过命令行运行以下命令：

audio-aes input.jsonl --batch-size 100 > output.jsonl

输出示例：

{"CE": 5.146, "CU": 5.779, "PC": 2.148, "PQ": 7.220}

如果您希望只提取内容愉悦度（CE）评分，可以使用以下命令：

jq '.CE' output.jsonl > output-aes_ce.txt

总结而言，audiobox-aesthetics作为一个功能强大的音频质量评估工具，不仅提供了全面的多维度评分，而且部署方便，预训练模型减少了训练负担，是音频处理领域的一个非常有价值的开源项目。

audiobox-aesthetics Unified automatic quality assessment for speech, music, and sound. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audiobox-aesthetics