基于Asteroid框架训练的音频源分离模型，专为8kHz采样率的语音分离任务优化
PyTorch 下载量 30
发布时间 : 4/2/2022
模型简介
该模型使用ConvTasNet架构，针对Libri2Mix数据集的干净语音分离任务进行训练，能够将混合音频中的不同说话人声音分离
模型特点
高效分离
采用ConvTasNet架构，在8kHz采样率下实现高效语音分离
优化训练
基于Libri2Mix数据集进行专门优化，适合干净语音分离场景
轻量级
模型参数规模适中，适合实际部署应用
模型能力
双说话人语音分离
8kHz音频处理
实时音频源分离
使用案例
语音处理
会议记录增强
分离会议录音中的不同说话人声音
SI-SDR提升14.76dB
语音识别预处理
为ASR系统提供更干净的单一说话人音频输入
STOI提升0.93
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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