# リアルタイムエンハンスメント
Sepformer Dns4 16k Enhancement
Apache-2.0
これはSepFormerアーキテクチャに基づく音声エンハンスメントモデルで、ノイズ除去タスクに特化しており、マイクロソフトDNS - 4データセットで訓練され、16kHzサンプリング周波数のオーディオ処理をサポートします。
オーディオ拡張 Supports Multiple Languages
S
speechbrain
1,669
20
Sepformer Wham16k Enhancement
Apache-2.0
これはSepFormerアーキテクチャを使用した音声エンハンスメントモデルで、音声のノイズと残響を除去するために特化しており、WHAM!データセットで16kHzのサンプリング周波数で訓練されています。
オーディオ拡張 English
S
speechbrain
5,140
28
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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 Supports Multiple Languages

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 English

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 Chinese
R
uer
2,694
98