基于wav2vec2架构的多语言非语言发声分类模型，可识别16种常见非语言声音
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发布时间 : 1/9/2023
模型简介
该模型专门用于分类非语言发声，如咳嗽、打哈欠、叹息等，适用于音频分析场景
模型特点
多语言支持
模型不依赖特定语言，可处理各种语言环境下的非语言发声
广泛的声音类别
支持16种常见非语言发声的分类，覆盖日常生活中的多种声音
基于wav2vec2架构
利用先进的wav2vec2-large架构，提供高质量的音频特征提取和分类能力
模型能力
非语言声音识别
音频分类
多语言音频处理
使用案例
健康监测
睡眠质量分析
通过检测磨牙、打哈欠等声音评估睡眠质量
呼吸健康监测
识别咳嗽、喘息等声音辅助呼吸健康评估
情感分析
情绪状态识别
通过叹息、哭泣等声音分析用户情绪状态
智能家居
环境声音识别
识别家庭环境中的各种非语言声音实现智能控制
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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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