PyTorch模型简介
该模型采用FasNet-TAC架构，在TACDataset的separate_noisy任务上训练，能够有效分离多通道音频中的噪声和信号
模型特点
多通道处理能力
支持多通道音频输入，能够处理复杂的声学环境
噪声分离
专门针对带噪声的音频信号进行优化，有效分离噪声和目标信号
端到端训练
采用端到端训练方式，简化处理流程
模型能力
多通道音频处理
噪声分离
音频信号增强
使用案例
语音增强
会议录音降噪
在多说话人环境中分离目标语音并去除背景噪声
SI-SDR提升11.32dB
远程会议系统
改善远程会议中的语音清晰度
音频后期处理
影视音频处理
分离拍摄现场录音中的对话和环境噪声
Safetensors精选推荐AI模型
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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