====== Audio et IA ======
Ressources et outils pour générer musique, voix, effets sonores, ou entraîner ses propres modèles (en ligne ou en local).

===== Musique =====
  * **Suno** – Génération de chansons complètes (musique + voix).  
    https://suno-ai.one/fr
  * **Stable Audio** – Génération musique + SFX haute qualité.  
    https://stableaudio.net/
  * **Udio** – Génération musicale avancée.  
    https://www.udio.com/
  * **Sonauto** – Outil IA simple pour création rapide.
  * **Ace Step (ComfyUI)** – Modèle local très rapide (workflow audio).
  * **Riffusion** – Modèle open-source (diffusion sur spectrogramme).  
    https://github.com/riffusion/riffusion

===== Voix =====
  * **ElevenLabs** – Synthèse vocale réaliste + clonage.  
    https://elevenlabs.io/
  * **OpenVoice (MyShell)** – Clonage vocal open-source.  
    https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
  * **Bark (Suno)** – Modèle TTS open-source.  
    https://github.com/suno-ai/bark
  * **Coqui TTS (VITS)** – Synthèse vocale locale, entraînable.  
    https://github.com/coqui-ai/TTS

===== Sound FX, Ambiances & Instruments =====
  * **AudioLDM** – Text-to-audio open-source (SFX, ambiances, musique).  
    https://audioldm.github.io/
  * **RAVE (IRCAM)** – Modèle neuronal rapide, compatible Max/MSP.  
    https://github.com/acids-ircam/RAVE
  * **Stable Audio** – Génération d’effets sonores et ambiances.
  * **Diff-Foley** – Foley génératif réaliste.  
    https://github.com/IRIS-AUDIO/AudioGPT/tree/main/diff-foley

===== Entraînement =====
  * **RAVE** – Entraînement simple sur ses propres datasets (instruments, voix, textures).
  * **AudioLDM** – Fine-tuning via scripts Python.
  * **VITS / Coqui TTS** – Entraînement voix personnalisées en local.