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Dprnntasnet Ks2 WHAM Sepclean
模型概述
該模型採用DPRNN架構，專門用於從混合音頻中分離出乾淨的語音信號，適用於語音增強和分離任務。
模型特點
高效語音分離
採用DPRNN架構，能夠有效處理長序列音頻信號，實現高質量的語音分離。
低採樣率支持
支持8000Hz採樣率的音頻輸入，適用於多種語音處理場景。
輕量級設計
核大小為2，濾波器數量為64的輕量級設計，平衡了性能和計算效率。
模型能力
音頻分離
語音增強
多說話人分離
使用案例
語音處理
會議錄音分離
從多人會議錄音中分離出單個說話人的清晰語音
SI-SDR提升19.32dB
語音增強
從含噪聲的錄音中提取清晰語音
STOI提升0.24
Safetensors精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
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scb10x
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Cadet Tiny
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Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
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