[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-iver56--audiomentations":3,"tool-iver56--audiomentations":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",153609,2,"2026-04-13T11:34:59",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":73,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":94,"env_os":95,"env_gpu":96,"env_ram":97,"env_deps":98,"category_tags":105,"github_topics":107,"view_count":32,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":17,"created_at":120,"updated_at":121,"faqs":122,"releases":157},7154,"iver56\u002Faudiomentations","audiomentations","A Python library for audio data augmentation. 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It's useful for making audio deep learning models work well in the real world, not just in the lab.\nAudiomentations runs on CPU, supports mono audio and multichannel audio and integrates well in training pipelines,\nsuch as those built with TensorFlow\u002FKeras or PyTorch. It has helped users achieve\nworld-class results in Kaggle competitions and is trusted by companies building next-generation audio products with AI.\n\nNeed a Pytorch-specific alternative with GPU support? Check out [torch-audiomentations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fasteroid-team\u002Ftorch-audiomentations)!\n\n# Setup\n\n[![Python version support](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Faudiomentations)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Faudiomentations\u002F)\n[![PyPI version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Faudiomentations.svg?style=flat)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Faudiomentations\u002F)\n[![Number of downloads from PyPI per month](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Faudiomentations.svg?style=flat)](https:\u002F\u002Fpypistats.org\u002Fpackages\u002Faudiomentations)\n[![os: Linux, macOS, Windows](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOS-Linux%20%28arm%20%26%20x86%29%20|%20macOS%20%28arm%29%20|%20Windows%20%28x86%29-blue)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Faudiomentations\u002F)\n\n`pip install audiomentations`\n\n# Usage example\n\n```python\nfrom audiomentations import Compose, AddGaussianNoise, TimeStretch, PitchShift, Shift\nimport numpy as np\n\naugment = Compose([\n    AddGaussianNoise(min_amplitude=0.001, max_amplitude=0.015, p=0.5),\n    TimeStretch(min_rate=0.8, max_rate=1.25, p=0.5),\n    PitchShift(min_semitones=-4, max_semitones=4, p=0.5),\n    Shift(p=0.5),\n])\n\n# Generate 2 seconds of dummy audio for the sake of example\nsamples = np.random.uniform(low=-0.2, high=0.2, size=(32000,)).astype(np.float32)\n\n# Augment\u002Ftransform\u002Fperturb the audio data\naugmented_samples = augment(samples=samples, sample_rate=16000)\n```\n\n# Documentation\n\nThe API documentation, along with guides, example code, illustrations and example sounds, is available at [https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002F](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002F)\n\n# Transforms\n\n* [AddBackgroundNoise](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_background_noise\u002F): Mixes in another sound to add background noise\n* [AddColorNoise](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_color_noise\u002F): Adds noise with specific color\n* [AddGaussianNoise](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_gaussian_noise\u002F): Adds gaussian noise to the audio samples\n* [AddGaussianSNR](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_gaussian_snr\u002F): Injects gaussian noise using a randomly chosen signal-to-noise ratio\n* [AddShortNoises](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_short_noises\u002F): Mixes in various short noise sounds\n* [AdjustDuration](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadjust_duration\u002F): Trims or pads the audio to fit a target duration\n* [AirAbsorption](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fair_absorption\u002F): Applies frequency-dependent attenuation simulating air absorption\n* [Aliasing](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Faliasing\u002F): Produces aliasing artifacts by downsampling without low-pass filtering and then upsampling\n* [ApplyImpulseResponse](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fapply_impulse_response\u002F): Convolves the audio with a randomly chosen impulse response\n* [BandPassFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fband_pass_filter\u002F): Applies band-pass filtering within randomized parameters\n* [BandStopFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fband_stop_filter\u002F): Applies band-stop (notch) filtering within randomized parameters\n* [BitCrush](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fbit_crush\u002F): Applies bit reduction without dithering\n* [Clip](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fclip\u002F): Clips audio samples to specified minimum and maximum values\n* [ClippingDistortion](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fclipping_distortion\u002F): Distorts the signal by clipping a random percentage of samples\n* [Gain](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fgain\u002F): Multiplies the audio by a random gain factor\n* [GainTransition](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fgain_transition\u002F): Gradually changes the gain over a random time span\n* [HighPassFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fhigh_pass_filter\u002F): Applies high-pass filtering within randomized parameters\n* [HighShelfFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fhigh_shelf_filter\u002F): Applies a high shelf filter with randomized parameters\n* [Lambda](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flambda\u002F): Applies a user-defined transform\n* [Limiter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flimiter\u002F): Applies dynamic range compression limiting the audio signal\n* [LoudnessNormalization](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Floudness_normalization\u002F): Applies gain to match a target loudness\n* [LowPassFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flow_pass_filter\u002F): Applies low-pass filtering within randomized parameters\n* [LowShelfFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flow_shelf_filter\u002F): Applies a low shelf filter with randomized parameters\n* [Mp3Compression](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fmp3_compression\u002F): Compresses the audio to lower the quality\n* [Normalize](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fnormalize\u002F): Applies gain so that the highest signal level becomes 0 dBFS\n* [Padding](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpadding\u002F): Replaces a random part of the beginning or end with padding\n* [PeakingFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpeaking_filter\u002F): Applies a peaking filter with randomized parameters\n* [PitchShift](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpitch_shift\u002F): Shifts the pitch up or down without changing the tempo\n* [PolarityInversion](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpolarity_inversion\u002F): Flips the audio samples upside down, reversing their polarity\n* [RepeatPart](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Frepeat_part\u002F): Repeats a subsection of the audio a number of times\n* [Resample](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fresample\u002F): Resamples the signal to a randomly chosen sampling rate\n* [Reverse](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Freverse\u002F): Reverses the audio along its time axis\n* [RoomSimulator](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Froom_simulator\u002F): Simulates the effect of a room on an audio source\n* [SevenBandParametricEQ](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fseven_band_parametric_eq\u002F): Adjusts the volume of 7 frequency bands\n* [Shift](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fshift\u002F): Shifts the samples forwards or backwards\n* [TanhDistortion](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftanh_distortion\u002F): Applies tanh distortion to distort the signal\n* [TimeMask](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftime_mask\u002F): Makes a random part of the audio silent\n* [TimeStretch](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftime_stretch\u002F): Changes the speed without changing the pitch\n* [Trim](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftrim\u002F): Trims leading and trailing silence from the audio\n\n# Changelog\n\n## [0.43.1] - 2025-09-13\n\n### Fixed\n\n* Fix a bug introduced in 0.43.0 where the noise added by `AddBackgroundNoise` had wrong offset if the noise was longer than the given signal.\n\nFor the full changelog, including older versions, see [https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fchangelog\u002F](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fchangelog\u002F)\n\n# Acknowledgements\n\nThanks to [all contributors](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fgraphs\u002Fcontributors) who help improving audiomentations.\n","# Audiomentations\n\n[![构建状态](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcircleci\u002Fproject\u002Fgithub\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fmain.svg)](https:\u002F\u002Fcircleci.com\u002Fgh\u002Fiver56\u002Faudiomentations)\n[![代码覆盖率](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcodecov\u002Fc\u002Fgithub\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fmain.svg)](https:\u002F\u002Fcodecov.io\u002Fgh\u002Fiver56\u002Faudiomentations)\n[![代码风格：Black](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fcode%20style-black-black.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpsf\u002Fblack)\n[![许可证：MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fl\u002Faudiomentations)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)\n[![DOI](https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.17112730.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.17112730)\n\nAudiomentations 是一个用于音频数据增强的 Python 库，旨在快速且易于使用——其 API 受到 [albumentations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falbu\u002Falbumentations) 的启发。它有助于使音频深度学习模型不仅在实验室中表现良好，也能在真实场景中发挥出色效果。Audiomentations 仅在 CPU 上运行，支持单声道和多声道音频，并能很好地集成到训练流程中，例如使用 TensorFlow\u002FKeras 或 PyTorch 构建的流程。该库已帮助用户在 Kaggle 竞赛中取得世界级成绩，并受到致力于利用 AI 打造下一代音频产品的公司的信赖。\n\n如果你需要一个支持 GPU 的 PyTorch 特定替代方案，请查看 [torch-audiomentations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fasteroid-team\u002Ftorch-audiomentations)！\n\n# 安装\n\n[![Python 版本支持](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fpyversions\u002Faudiomentations)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Faudiomentations\u002F)\n[![PyPI 版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Faudiomentations.svg?style=flat)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Faudiomentations\u002F)\n[![每月 PyPI 下载量](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fdm\u002Faudiomentations.svg?style=flat)](https:\u002F\u002Fpypistats.org\u002Fpackages\u002Faudiomentations)\n[![操作系统：Linux、macOS、Windows](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOS-Linux%20%28arm%20%26%20x86%29%20|%20macOS%20%28arm%29%20|%20Windows%20%28x86%29-blue)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Faudiomentations\u002F)\n\n`pip install audiomentations`\n\n# 使用示例\n\n```python\nfrom audiomentations import Compose, AddGaussianNoise, TimeStretch, PitchShift, Shift\nimport numpy as np\n\naugment = Compose([\n    AddGaussianNoise(min_amplitude=0.001, max_amplitude=0.015, p=0.5),\n    TimeStretch(min_rate=0.8, max_rate=1.25, p=0.5),\n    PitchShift(min_semitones=-4, max_semitones=4, p=0.5),\n    Shift(p=0.5),\n])\n\n# 为了示例生成 2 秒的虚拟音频\nsamples = np.random.uniform(low=-0.2, high=0.2, size=(32000,)).astype(np.float32)\n\n# 对音频数据进行增强\u002F变换\u002F扰动\naugmented_samples = augment(samples=samples, sample_rate=16000)\n```\n\n# 文档\n\nAPI 文档以及指南、示例代码、插图和示例音频均可在 [https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002F](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002F) 获取。\n\n# 变换\n\n* [AddBackgroundNoise](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_background_noise\u002F)：混合另一段声音以添加背景噪声\n* [AddColorNoise](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_color_noise\u002F)：添加具有特定频谱特性的噪声\n* [AddGaussianNoise](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_gaussian_noise\u002F)：向音频样本添加高斯噪声\n* [AddGaussianSNR](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_gaussian_snr\u002F)：使用随机选择的信噪比注入高斯噪声\n* [AddShortNoises](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadd_short_noises\u002F)：混合各种短促的噪声片段\n* [AdjustDuration](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fadjust_duration\u002F)：修剪或填充音频，使其符合目标时长\n* [AirAbsorption](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fair_absorption\u002F)：应用频率相关的衰减，模拟空气吸收效应\n* [Aliasing](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Faliasing\u002F)：通过在不进行低通滤波的情况下下采样再上采样，产生混叠失真\n* [ApplyImpulseResponse](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fapply_impulse_response\u002F)：将音频与随机选择的冲激响应进行卷积\n* [BandPassFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fband_pass_filter\u002F)：在随机参数范围内应用带通滤波\n* [BandStopFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fband_stop_filter\u002F)：在随机参数范围内应用带阻（陷波）滤波\n* [BitCrush](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fbit_crush\u002F)：在不加抖动的情况下进行位深度降低\n* [Clip](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fclip\u002F)：将音频样本限制在指定的最小值和最大值之间\n* [ClippingDistortion](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fclipping_distortion\u002F)：通过剪切随机比例的样本使信号失真\n* [Gain](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fgain\u002F)：将音频乘以一个随机增益因子\n* [GainTransition](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fgain_transition\u002F)：在随机时间段内逐渐改变增益\n* [HighPassFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fhigh_pass_filter\u002F)：在随机参数范围内应用高通滤波\n* [HighShelfFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fhigh_shelf_filter\u002F)：应用具有随机参数的高架均衡器\n* [Lambda](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flambda\u002F)：应用用户自定义的变换\n* [Limiter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flimiter\u002F)：应用动态范围压缩来限制音频信号\n* [LoudnessNormalization](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Floudness_normalization\u002F)：应用增益以匹配目标响度\n* [LowPassFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flow_pass_filter\u002F)：在随机参数范围内应用低通滤波\n* [LowShelfFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Flow_shelf_filter\u002F)：应用具有随机参数的低架均衡器\n* [Mp3Compression](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fmp3_compression\u002F)：压缩音频以降低质量\n* [Normalize](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fnormalize\u002F)：应用增益使最高信号电平达到0 dBFS\n* [Padding](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpadding\u002F)：用填充音替换开头或结尾的随机部分\n* [PeakingFilter](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpeaking_filter\u002F)：应用具有随机参数的峰值均衡器\n* [PitchShift](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpitch_shift\u002F)：在不改变节奏的情况下升高或降低音高\n* [PolarityInversion](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fpolarity_inversion\u002F)：将音频样本上下翻转，反转其极性\n* [RepeatPart](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Frepeat_part\u002F)：将音频的一个子部分重复多次\n* [Resample](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fresample\u002F)：将信号重采样到随机选择的采样率\n* [Reverse](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Freverse\u002F)：沿时间轴反转音频\n* [RoomSimulator](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Froom_simulator\u002F)：模拟房间对声源的影响\n* [SevenBandParametricEQ](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fseven_band_parametric_eq\u002F)：调整7个频段的音量\n* [Shift](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Fshift\u002F)：将样本向前或向后移动\n* [TanhDistortion](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftanh_distortion\u002F)：应用双曲正切失真来扭曲信号\n* [TimeMask](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftime_mask\u002F)：使音频的随机部分静音\n* [TimeStretch](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftime_stretch\u002F)：在不改变音高的情况下改变速度\n* [Trim](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fwaveform_transforms\u002Ftrim\u002F)：修剪音频开头和结尾的静音部分\n\n# 更改日志\n\n## [0.43.1] - 2025-09-13\n\n### 修复\n\n* 修复了0.43.0版本中引入的一个错误：当背景噪声比给定信号长时，`AddBackgroundNoise`添加的噪声会存在偏移问题。\n\n完整更改日志及历史版本，请参阅[https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fchangelog\u002F](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002Fchangelog\u002F)\n\n# 致谢\n\n感谢所有帮助改进Audiomentations的[贡献者](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fgraphs\u002Fcontributors)。","# Audiomentations 快速上手指南\n\nAudiomentations 是一个高性能的 Python 音频数据增强库，旨在提升音频深度学习模型在真实场景中的泛化能力。其 API 设计灵感来源于 `albumentations`，支持 CPU 运行，兼容单声道与多通道音频，可无缝集成到 TensorFlow\u002FKeras 或 PyTorch 训练流程中。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：Linux (arm & x86)、macOS (arm)、Windows (x86)\n*   **Python 版本**：支持主流 Python 3.x 版本（具体支持版本请参考 PyPI 页面）\n*   **前置依赖**：需安装 `numpy` 用于处理音频数组数据。\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 进行安装。国内开发者推荐使用清华或阿里镜像源以加速下载：\n\n```bash\n# 使用默认源安装\npip install audiomentations\n\n# 或使用国内镜像源加速安装（推荐）\npip install audiomentations -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n> **提示**：如果您需要专为 PyTorch 设计且支持 GPU 加速的版本，请查看 [torch-audiomentations](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fasteroid-team\u002Ftorch-audiomentations)。\n\n## 基本使用\n\n以下示例展示了如何构建一个增强管道，对音频数据进行高斯噪声添加、时间拉伸、音高偏移和时间移位操作。\n\n```python\nfrom audiomentations import Compose, AddGaussianNoise, TimeStretch, PitchShift, Shift\nimport numpy as np\n\n# 1. 定义增强组合 (Compose)\n# p 参数表示该变换被应用的概率\naugment = Compose([\n    AddGaussianNoise(min_amplitude=0.001, max_amplitude=0.015, p=0.5),\n    TimeStretch(min_rate=0.8, max_rate=1.25, p=0.5),\n    PitchShift(min_semitones=-4, max_semitones=4, p=0.5),\n    Shift(p=0.5),\n])\n\n# 2. 准备音频数据\n# 此处生成 2 秒的随机浮点数组作为示例 (采样率 16000)\nsamples = np.random.uniform(low=-0.2, high=0.2, size=(32000,)).astype(np.float32)\n\n# 3. 执行增强\n# 输入为音频样本数组 (samples) 和采样率 (sample_rate)\naugmented_samples = augment(samples=samples, sample_rate=16000)\n\n# augmented_samples 即为增强后的音频数据\n```\n\n更多详细的变换类型（如背景噪声、滤波器、混响模拟等）及参数说明，请访问官方文档：[https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002F](https:\u002F\u002Fiver56.github.io\u002Faudiomentations\u002F)","某初创团队正在开发一款面向嘈杂公共场所的智能语音指令识别系统，旨在让设备在咖啡馆或地铁站等复杂声学环境中也能准确响应用户命令。\n\n### 没有 audiomentations 时\n- **数据场景单一**：训练数据多在安静录音室采集，模型一旦部署到真实环境，遇到背景人声或交通噪音时识别率断崖式下跌。\n- **人工增强低效**：工程师需手动编写脚本混合噪音文件，难以精确控制信噪比、音调变化或时间拉伸参数，且无法保证每次训练的随机性一致。\n- **泛化能力薄弱**：缺乏多样化的音频扰动（如模拟空气吸收高频衰减或设备移位），导致模型对未见过的声学特征极度敏感，鲁棒性差。\n- **迭代周期漫长**：每次调整增强策略都需要重新处理海量原始音频并存储中间文件，严重拖慢了模型验证与上线的节奏。\n\n### 使用 audiomentations 后\n- **仿真真实环境**：通过 `AddBackgroundNoise` 和 `AddShortNoises` 动态混入各类环境音，并利用 `AirAbsorption` 模拟远距离传输损耗，使训练数据高度还原现实场景。\n- **参数化精准控制**：借助 `AddGaussianSNR` 和 `PitchShift` 等组件，可灵活定义噪声强度范围和音高偏移量，以声明式代码轻松构建复杂的增强流水线。\n- **显著提升鲁棒性**：模型在训练中见识了千万种声音变体，上线后即便在地铁轰鸣或多人交谈中，也能稳定捕捉核心指令，误触发率大幅降低。\n- **实时流式增强**：audiomentations 直接集成于 PyTorch 或 TensorFlow 数据加载器中，按需实时生成增强样本，无需占用额外磁盘空间，极大加速了实验迭代。\n\naudiomentations 通过将实验室级的纯净音频转化为充满“烟火气”的真实数据，成功填补了算法模型从理论测试到落地应用之间的鸿沟。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fiver56_audiomentations_7c18ec05.png","iver56","Iver Jordal","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fiver56_2468ce37.jpg","Machine learning, audio\u002Fmusic tech, computer vision, demoscene, web technology, games, startup.\r\n\r\nI mainly write Python. I also enjoy Go, C, Rust and JS.","ElevenLabs","Trondheim, Norway",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56",[82,86],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",100,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"HTML","#e34c26",0,2253,216,"2026-04-13T06:17:07","MIT",1,"Linux (arm & x86), macOS (arm), Windows (x86)","不需要 GPU，仅在 CPU 上运行","未说明",{"notes":99,"python":100,"dependencies":101},"该库专为 CPU 优化，支持单声道和多声道音频。如果需要基于 PyTorch 且支持 GPU 的替代方案，请参考 torch-audiomentations 项目。安装命令为 pip install audiomentations。","3.7+",[102,103,104],"numpy","scipy","librosa",[14,16,106],"音频",[108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119],"audio","sound","data-augmentation","augmentation","sound-processing","python","machine-learning","music","deep-learning","audio-effects","audio-data-augmentation","dsp","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-14T00:12:11.743057",[123,128,133,138,143,147,152],{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},32131,"如何加速背景噪声和脉冲响应增强的处理速度？","为了加速处理，社区贡献了一个 PR（#419），通过共享缓存机制来加速应用背景噪声和脉冲响应。这意味着重复使用的音频文件或响应不需要每次都重新加载和处理。建议关注该功能的合并状态或直接查看相关代码实现以在本地应用中优化性能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fissues\u002F46",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},32125,"audiomentations 是否支持立体声（多通道）音频处理？","目前并非所有变换都支持立体声，但部分功能（如 PitchShift 和 ClippingDistortion）已更新支持多通道音频。对于不支持的变换，一种变通方法是独立地对每个通道应用相同的变换参数。维护者已在 README 中添加了表格，列出了所有可用的增强功能及其对立体声的支持情况，建议查阅文档确认具体变换的支持状态。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fissues\u002F73",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},32126,"如何解决使用 Mp3Compression 时出现的 NoBackendError 或 ffmpeg 无法识别格式的错误？","该问题通常是因为 pydub 后端无法在 conda 环境中正确找到 ffmpeg。解决方案包括：1. 卸载 conda 环境中的 ffmpeg 包；2. 手动下载并安装 ffmpeg 二进制文件（推荐版本 4.3.2 或更高）到磁盘；3. 将 ffmpeg 二进制文件的路径添加到系统环境变量中。配置完成后，pydub 后端即可正常工作。此外，如果使用 lameenc 后端出现信号偏移，可尝试先对数据进行缩放处理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fissues\u002F89",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},32127,"audiomentations 是否兼容 NumPy 2.0 版本？","是的，从 audiomentations v0.40.0 版本开始已正式支持 NumPy 2.x。如果您通过 PyPI 安装遇到依赖问题，可以尝试直接从 GitHub 仓库安装，或者确保升级到最新的发布版本。维护者已解决了相关依赖库（如 numpy-rms 和 numpy-minmax）的兼容性问题以支持新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fissues\u002F381",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":127},32128,"audiomentations 可以在多线程或多进程环境中安全使用吗？","是的，目前的版本在多线程环境下可以正常工作，许多用户已在生产环境中长期使用未发现问题。虽然官方尚未添加专门针对多线程\u002F多进程的单元测试，但在实际使用中（例如在 PyTorch DataLoader 或 threading.Thread 中调用增强函数）通常是安全的。如果遇到特定的竞态条件错误，建议检查是否由特定变换（如早期的 TimeMask）引起，并尝试更新到最新版本。",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},32129,"在使用 RoomSimulator 时遇到 'IndexError: list index out of range' 或 'ValueError: The source must be added inside the room' 错误怎么办？","这些错误通常偶尔发生在特定的 WAV 文件上，尤其是在 PyTorch DataLoader 的多进程上下文中。这可能与 pyroomacoustics 库的内部计算有关。如果遇到此问题，建议：1. 确保使用的是最新版本的 audiomentations 和相关依赖；2. 提供最小复现代码片段和使用的版本号向维护者报告新 Issue；3. 检查输入音频文件的采样率和格式是否符合房间模拟器的要求。由于这是偶发性问题，有时重试或更换随机种子也能规避。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fissues\u002F201",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},32130,"AddBackgroundNoise 变换输出的数据类型是什么？为什么会出现 float64？","在早期版本中，AddBackgroundNoise 变换可能会错误地输出 float64 类型的数据，而标准预期通常是 float32。这已被确认为一个 Bug。在开发版本（master 分支）及后续的修复版本中，该问题已得到纠正，现在能正确输出 float32 格式。如果您遇到数据类型不匹配的问题，请确保升级到最新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fiver56\u002Faudiomentations\u002Fissues\u002F109",[158,162,166,170,174,178,182,186,190,194,198,202,206,210,214,218,222,226,230,234],{"id":159,"version":160,"summary_zh":79,"released_at":161},239354,"v0.43.1","2025-09-13T11:17:29",{"id":163,"version":164,"summary_zh":79,"released_at":165},239355,"v0.43.0","2025-09-09T18:45:24",{"id":167,"version":168,"summary_zh":79,"released_at":169},239356,"v0.42.0","2025-07-04T11:42:27",{"id":171,"version":172,"summary_zh":79,"released_at":173},239357,"v0.41.0","2025-05-05T08:54:36",{"id":175,"version":176,"summary_zh":79,"released_at":177},239358,"v0.40.0","2025-03-20T12:08:28",{"id":179,"version":180,"summary_zh":79,"released_at":181},239359,"v0.39.0","2025-02-12T09:18:12",{"id":183,"version":184,"summary_zh":79,"released_at":185},239360,"v0.38.0","2024-12-06T14:35:45",{"id":187,"version":188,"summary_zh":79,"released_at":189},239361,"v0.37.0","2024-09-03T07:22:15",{"id":191,"version":192,"summary_zh":79,"released_at":193},239362,"v0.36.1","2024-08-20T13:00:22",{"id":195,"version":196,"summary_zh":79,"released_at":197},239363,"v0.36.0","2024-06-10T11:45:18",{"id":199,"version":200,"summary_zh":79,"released_at":201},239364,"v0.35.0","2024-03-15T11:43:14",{"id":203,"version":204,"summary_zh":79,"released_at":205},239365,"v0.34.1","2023-11-24T08:30:29",{"id":207,"version":208,"summary_zh":79,"released_at":209},239366,"v0.33.0","2023-08-30T11:24:18",{"id":211,"version":212,"summary_zh":79,"released_at":213},239367,"v0.32.0","2023-08-15T10:56:03",{"id":215,"version":216,"summary_zh":79,"released_at":217},239368,"v0.31.0","2023-06-21T07:28:24",{"id":219,"version":220,"summary_zh":79,"released_at":221},239369,"v0.30.0","2023-05-02T07:46:24",{"id":223,"version":224,"summary_zh":79,"released_at":225},239370,"v0.29.0","2023-03-15T08:58:11",{"id":227,"version":228,"summary_zh":79,"released_at":229},239371,"v0.28.0","2023-01-12T13:10:50",{"id":231,"version":232,"summary_zh":79,"released_at":233},239372,"v0.27.0","2022-09-13T10:14:07",{"id":235,"version":236,"summary_zh":79,"released_at":237},239373,"v0.26.0","2022-08-19T12:09:58"]