Dprnntasnet Ks2 WHAM Sepclean
模型简介
该模型采用DPRNN架构，专门用于从混合音频中分离出干净的语音信号，适用于语音增强和分离任务。
模型特点
高效语音分离
采用DPRNN架构，能够有效处理长序列音频信号，实现高质量的语音分离。
低采样率支持
支持8000Hz采样率的音频输入，适用于多种语音处理场景。
轻量级设计
核大小为2，滤波器数量为64的轻量级设计，平衡了性能和计算效率。
模型能力
音频分离
语音增强
多说话人分离
使用案例
语音处理
会议录音分离
从多人会议录音中分离出单个说话人的清晰语音
SI-SDR提升19.32dB
语音增强
从含噪声的录音中提取清晰语音
STOI提升0.24
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 支持多种语言
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 英语
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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