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Doa Model TL4
D
Doa Model TL4
FidelOdokによって開発
このモデルは固定音源の到来方向（DOA）を推定するために使用され、SOFAデータセットでトレーニングされ、ASTモデルのファインチューニングによって実現されています。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 6/5/2023
モデル概要
音源定位モデルは固定音源の到来方向（DOA）を推定するために使用され、音声信号処理分野に適用されます。
モデル特徴
高精度DOA推定
固定音源の到来方向を正確に推定できます。
ASTモデルベースのファインチューニング
ASTモデルの強力な特徴抽出能力を活用してファインチューニングを行い、性能を向上させています。
固定音源に最適化
固定音源の定位タスクに特化して最適化されています。
モデル能力
音源方向推定
音声信号分類
使用事例
音声信号処理
スマートホーム音源定位
スマートホームシステムでの音源位置の特定に使用され、音声アシスタントの方向認識などに活用されます。
会議システム音源トラッキング
会議システムで発言者の方向を自動追跡し、音声収集効果を向上させます。
PyTorchおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
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2,694
98