基于Asteroid框架训练的ConvTasNet模型，用于单通道语音增强任务
PyTorch 下载量 18
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型采用ConvTasNet架构，在Libri1Mix数据集的enh_single任务上进行训练，主要用于单通道语音增强，能够从混合音频中分离出目标语音信号。
模型特点
高效语音分离
采用ConvTasNet架构，能够有效分离混合音频中的目标语音信号
优化的训练配置
使用Adam优化器，学习率0.001，训练200个周期，实现最佳性能
高质量结果
在Libri1Mix数据集上取得了SI-SDR 13.94和STOI 0.92的优异表现
模型能力
单通道语音增强
音频信号分离
语音质量提升
使用案例
语音处理
语音通信增强
在嘈杂环境中提升语音通信质量
SI-SDR提升10.49dB，语音可懂度(STOI)提升0.12
会议记录增强
从多人会议录音中分离特定发言人的语音
SDR提升11.06dB
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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