LibreAI / Музыка с ИИ / torch-log-wmse
// ai-music · crlandsc/torch-log-wmse

torch-log-wmse

torch-log-wmse — проект с открытым исходным кодом из категории «Музыка с ИИ» от crlandsc (crlandsc/torch-log-wmse на GitHub). У него 50 звёзд на GitHub и 1 форк, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 1 сентября 2026.

An audio quality metric and loss for training cleaner models.

💎 Скрытая жемчужина★ 50 звёзд⑂ 1 форкApache-2.0обновлено сент. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
crlandsc/torch-log-wmse
Звёзды GitHub
50
Форки
1
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
1 сентября 2026
Категория
Музыка с ИИ
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
GitHub
// как это работает

Как это работает

  1. Install the package

    Add it to your training environment.

  2. Import logWMSE

    Use it as a loss or metric.

  3. Handle silence targets

    Configure digital-silence behavior.

  4. Train and evaluate

    Optimize your audio model with it.

// возможности

Почему его любят

logWMSE metric

Audio quality measurement in PyTorch.

Loss function

Train directly against it.

Silence targets

Handles digital silence correctly.

Denoising ready

Built for enhancement tasks.

Separation support

Works for source-separation training.

Apache-2.0

Free for research and products.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and enter the folder.

    git clone https://github.com/crlandsc/torch-log-wmse.git
    cd torch-log-wmse
  2. Step 2 — Install it

    Install the Python package.

    pip install -e .
  3. Step 3 — Use in training

    Import logWMSE in your loop.

    python -c "import torch_log_wmse; print(torch_log_wmse.__file__)"
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

What is torch-log-wmse?

logWMSE, an audio quality metric and loss function for PyTorch, at crlandsc/torch-log-wmse.

What is it for?

Training and evaluating audio models like denoisers and separators.

What are digital-silence targets?

Training targets where the correct output is silence; the metric handles them properly.

Is it free?

Yes. Apache-2.0 licensed.

Who should use it?

Audio ML researchers and engineers training enhancement models.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Аудио

pyannote-audio

Neural building blocks for speaker diarization: speech activity detection, speaker change detection, overlapped speech detection, speaker embedding

★ 10,6 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

AudioCraft

Audiocraft is a library for audio processing and generation with deep learning. It features the state-of-the-art EnCodec audio…

★ 23,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Музыка с ИИ

HS-TasNet

Real-time, low-latency music source separation in PyTorch.

★ 112 звёздMIT
Смотреть руководство →
Музыка с ИИ

torch-l1-snr

Loss functions for training audio source separation models.

★ 45 звёздMIT
Смотреть руководство →
Музыка с ИИ

Stable Audio Tools

Stable Audio Tools — training and inference code for Stability's audio generation models, including Stable Audio Open, MIT

★ 3,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Музыка с ИИ

tadpole-studio

Friendly front-end for local AI music models, packed with quality-of-life touches.

★ 79 звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Музыка с ИИ

Другие проекты из категории «Музыка с ИИ» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если torch-log-wmse вам не подходит.

// ещё в категории ai-music

Больше проектов: Музыка с ИИ

Соседние проекты из категории «Музыка с ИИ» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к torch-log-wmse — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить torch-log-wmse

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.