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Wangyou Zhang Chime4 Enh Train Enh Conv Tasnet Raw
ESPnetフレームワークでトレーニングされた音声強調モデルで、chime4データセットを使用してトレーニングされ、シングルチャネル音声強調タスクに適しています。
オーディオ拡張
W
espnet
57
1
Mtl Mimic Voicebank
Apache-2.0
SpeechBrainベースの音声強調とロバストASRトレーニングシステム、模倣損失トレーニング戦略を採用
オーディオ拡張 英語
M
speechbrain
11.11k
35
Sepformer Whamr16k
Apache-2.0
これはSepFormerアーキテクチャに基づく音源分離モデルで、WHAMR!データセットでトレーニングされ、16kHzサンプリングレートの音声信号分離に適しています。
音声分離 英語
S
speechbrain
4,702
12
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
uer
2,694
98