这是一个基于Asteroid框架训练的ConvTasNet模型，专门用于音频分离任务，在WHAM!数据集的sep_clean任务上进行训练。
PyTorch 下载量 302
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型主要用于音频到音频的分离任务，能够将混合音频中的不同源分离出来，特别适用于语音分离场景。
模型特点
高效的音频分离
采用ConvTasNet架构，能够高效地从混合音频中分离出不同源
高质量分离效果
在WHAM!数据集上表现出色，SI-SDR指标达到16.21dB
轻量级设计
模型参数经过优化，适合实际应用部署
模型能力
音频分离
语音增强
多源音频处理
使用案例
语音处理
会议录音分离
将多人会议的混合录音分离为单个说话人的独立音频
SI-SDR提升16.21dB，语音清晰度(STOI)达到0.96
音频后期制作
从背景音乐和音效中分离出人声部分
SIR指标达到26.86dB，表明良好的源分离能力
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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