rave_vst 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

rave_vst 是一个开源项目，它提供了一个基于深度学习的音频处理VST插件。该项目允许用户在数字音频工作站（DAW）中使用实时深度学习进行处理，支持MacOS和Unix系统，Windows版本尚处于实验阶段。项目提供了一个易于使用的用户界面，能够调整音频设置、切换处理模式、调整立体声宽度等。

项目的核心功能

• 实时音频处理：rave_vst 能够实时处理音频信号，提供两种模式：重建模式和先验模式。
• 音频设置：用户可以调整输入和输出的增益、压缩阈值和比例、干湿混合比例以及缓冲区大小。
• 模型探索器：允许用户下载和导入自定义模型，管理本地模型，并通过API提交新的模型。
• 立体声宽度调整：为输出音频提供立体声效果。

项目使用了哪些框架或库？

该项目主要使用了以下框架或库：

• CMake：用于构建过程的管理和配置。
• PyTorch：一个流行的深度学习库，用于模型的训练和推理。
• JUCE：一个跨平台的C++框架，用于构建项目的图形用户界面。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• assets/：包含项目资源文件。
• cmake/：包含CMake构建脚本。
• source/：包含项目的核心源代码。
• .gitignore：指定Git应该忽略的文件和目录。
• CMakeLists.txt：CMake的主配置文件，定义了项目的构建过程。
• LICENSE：项目的许可文件。
• README.md：项目的说明文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 新增音频处理算法：可以在现有基础上添加新的音频处理算法，以丰富插件的功能。
2. 支持更多平台：目前Windows版本尚处于实验阶段，可以进一步完善以支持Windows平台。
3. 用户界面优化：可以对用户界面进行美化，提高用户体验。
4. 模型训练工具：开发一套模型训练工具，帮助用户训练和优化自己的模型。
5. 插件API开发：开发一个API，允许其他软件或插件与rave_vst进行交互。
6. 社区支持：建立社区，鼓励用户分享自己的模型和经验，共同推动项目的发展。

通过上述扩展和二次开发，rave_vst 将能够更好地服务于音频处理社区，提供更加强大和灵活的音频处理工具。