PyTorch模型简介
该模型采用ConvTasNet架构，专门设计用于音频源分离任务，能够从混合音频中分离出3个独立的语音源，尤其适用于含噪声环境下的语音分离。
模型特点
多源语音分离
能够同时分离混合音频中的3个独立语音源
噪声鲁棒性
专门针对含噪声环境下的语音分离进行优化
轻量级架构
采用高效的ConvTasNet架构，适合实时处理
模型能力
音频源分离
噪声抑制
多说话人分离
使用案例
语音处理
会议记录增强
从多人同时说话的录音中分离出单个说话人的清晰语音
可提升语音识别准确率
音频后期制作
从混合音轨中提取特定说话人的声音
便于重新混音或编辑
辅助技术
助听设备
在嘈杂环境中分离目标说话人语音
改善听力障碍用户的听觉体验
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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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