Audio综合评价：一般

pytorch · 模型部署与训练

基于 PyTorch 的音频处理库，帮人准备音频机器学习数据。

免费开源 · BSD-2-Clause

官网 GitHub

GitHub 收藏3K

代码最近更新2026 年 11 月 9 日

许可证开源 · BSD-2-Clause

要不要花钱免费

还没有人点评，来写第一条看口碑 ↓

主要用于音频特征提取、数据变换、常见音频数据集下载与加载。适合做语音和音频机器学习的研究与开发人员。需要写代码调用并结合 PyTorch 使用。

用起来难吗要写代码能用的模型说明里没点名

能做什么

提取声谱图与梅尔倒谱特征
提供音频重采样与变换处理
下载并加载常用公开音频数据集
提供强制对齐等语音处理方法
兼容 Kaldi 常用特征提取接口

怎么开始

准备好写代码环境并安装好指定版本的 torch
按照官方说明安装对应版本的 torchaudio
在代码中引入库并调用音频处理或加载接口

选它，如果你……

你想在机器学习训练中做音频特征提取
你需要对音频数据做重采样等变换操作
你想直接调用加载常用的公开音频数据集

别选，如果你……

你不会写代码或想要点开即用的图形界面软件
你只是想做日常剪辑等通用音频信号处理

怎么用

代码开源，可以免费下载使用。

多少钱、在哪买

免费使用。

综合评价

一般更新放缓或问题处理差

更新放缓近 90 天改代码 9 次；最近一次发版是 13 天前（v2.11.1）
问题处理暂不评近 90 天只有 5 个新问题，太少不评
用的人一般GitHub 收藏 2,962；222 人参与开发
用户口碑暂不计用户评价满 5 条后才算进来

数字取自 GitHub 的公开记录（2026/11/10），用户评价来自本页口碑。自己核对：项目主页、问题、外部提交的修改、发版记录。

怎么评的

只看公开、能核对的数据，不打分数，只给四档结论，每一项的依据都写在旁边。

更新：近 90 天改了多少次代码、最近一次发版是哪天。7 天内有改动并且改得多或常发版，算「很活跃」；30 天内有改动算「活跃」；半年内算「放缓」；半年以上没动或者已经归档，算「停更」。
问题处理：近 90 天新开的问题解决了几成、一般几天解决、外部提交的修改积压了多少。解决八成以上、一般一周内解决、积压不比合进去的多，算「好」；解决不到一半算「差」；其余算「一般」。新问题不到 10 个的不评。
用的人：GitHub 收藏 5 万以上算很多，1 万以上算多，1 千以上算一般。旁边写近 7 天新增多少、多少人参与开发。
用户口碑：用户评价满 5 条才算进来（注册不满 7 天的账号不算）；平均分在 2.5 分及以下，总评降一档。
总评四档：还在更新、问题处理好、用的人多 → 推荐；还在更新 → 不错；更新放缓或问题处理差 → 一般；半年以上没更新 → 谨慎。许可证有附加条件、商用受限的，单独提醒，不影响总评。
收费软件（ChatGPT、Cursor 这类）没有公开的问题记录，就看 App Store：最近一次更新在 30 天内算「活跃」，半年内算「放缓」，半年以上算「停更」；打分人数 10 万以上算很多，1 万以上算多，1 千以上算一般；评分 4 分以上算好，2.5 分及以下算差，打分不到 100 人不评。再加上用户评价。

收藏数能刷，所以只占一项；更新和问题处理很难刷。数据每天更新，超过两周没更新的不评。