需求人群:
"目标受众包括需要整理会议记录、快速获取会议要点的职场人士,以及需要对大量会议内容进行分析和总结的研究人员。该产品或技术特别适合需要处理多语言会议内容的用户,因为它提供了翻译功能。"
使用场景示例:
会议记录整理:用户上传会议录音,系统自动生成会议摘要和完整文本记录。
远程会议要点提取:用户上传远程会议的录音,系统提供会议关键点摘要。
会议决策和行动项总结:用户上传会议录音,系统帮助用户快速识别会议中的决策和行动项。
产品特色:
音频到文本转换:使用whisper.cpp将音频文件转换为文本。
文本摘要:使用Ollama服务器上的模型对文本进行摘要。
支持多种模型:支持不同的Whisper模型(基础版、小型、中型、大型V3)以及Ollama服务器上的任何可用模型。
翻译功能:允许将非英语音频翻译成英语。
Gradio界面:提供用户友好的Web界面,用于上传音频文件、查看摘要和下载文本。
要求Python 3.x环境:确保Python环境的兼容性和稳定性。
FFmpeg(用于音频处理):确保音频文件格式的兼容性。
Whisper.cpp(用于音频到文本转换):确保音频文件可以被准确转换。
Ollama服务器(用于文本摘要):确保文本摘要的准确性和效率。
Gradio(用于Web界面):确保用户界面的友好性和易用性。
Requests(用于处理Ollama服务器的API调用):确保API调用的稳定性和效率。
使用教程:
步骤1:克隆仓库到本地。
步骤2:运行设置脚本,安装所有必要的依赖项(包括Python虚拟环境、whisper.cpp、FFmpeg和Python包),并运行应用程序。
步骤3:访问应用程序。完成设置和执行后,Gradio会提供一个URL(通常是http://127.0.0.1:7860)。在Web浏览器中打开此URL以访问会议摘要器界面。
步骤4:上传音频文件。点击音频上传区域并选择任何支持的格式(例如.wav、.mp3)的音频文件。
步骤5:提供额外的上下文(可选)。为了更好的摘要,可以提供额外的上下文(例如,“关于人工智能和伦理的会议”)。
步骤6:选择Whisper模型。从可用的Whisper模型(基础版、小型、中型、大型V3)中选择一个进行音频到文本的转换。
步骤7:选择摘要模型。从Ollama服务器提供的可用选项中选择一个模型。
步骤8:查看结果。上传音频文件后,你将获得由选定模型生成的摘要文本。
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会议语音转文本并自动生成摘要的AI工具
AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用,能够将会议录音转换为文本,并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换,以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。
将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作,将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上,实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性,还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
AI工具目录,发现最佳AI工具
Aixploria是一个专注于人工智能的网站,提供在线AI工具目录,帮助用户发现和选择满足其需求的最佳AI工具。该平台以简化的设计和直观的搜索引擎,让用户能够轻松地通过关键词搜索,找到各种AI应用。Aixploria不仅提供工具列表,还发布关于每个AI如何工作的文章,帮助用户理解最新趋势和最受欢迎的应用。此外,Aixploria还设有实时更新的'top 10 AI'专区,方便用户快速了解每个类别中的顶级AI工具。Aixploria适合所有对AI感兴趣的人,无论是初学者还是专家,都能在这里找到有价值的信息。
最新多模态检查点,提升语音理解能力。
Llama3-s v0.2 是 Homebrew Computer Company 开发的多模态检查点,专注于提升语音理解能力。该模型通过早期融合语义标记的方式,利用社区反馈进行改进,以简化模型结构,提高压缩效率,并实现一致的语音特征提取。Llama3-s v0.2 在多个语音理解基准测试中表现稳定,并提供了实时演示,允许用户亲自体验其功能。尽管模型仍在早期开发阶段,存在一些限制,如对音频压缩敏感、无法处理超过10秒的音频等,但团队计划在未来更新中解决这些问题。
300行代码实现基于LLM的语音转录。
WeST是一个开源的语音识别转录模型,以300行代码的简洁形式,基于大型语言模型(LLM)实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成,其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1,旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。
让任何人的声音听起来调皮/有趣
bleep_that_sht 是一个使用 Python 编写的应用程序,它利用 Whisper 转录模型来转录音频,然后根据用户选择的关键词,使用相应的时间戳来替换为哔声。所有处理都在本地完成,无需上传数据,保护用户隐私。
支持多种语音识别和语音合成功能的开源项目
sherpa-onnx 是一个基于下一代 Kaldi 的语音识别和语音合成项目,使用onnxruntime进行推理,支持多种语音相关功能,包括语音转文字(ASR)、文字转语音(TTS)、说话人识别、说话人验证、语言识别、关键词检测等。它支持多种平台和操作系统,包括嵌入式系统、Android、iOS、Raspberry Pi、RISC-V、服务器等。
Google 一款轻量级、高效能的AI模型,专为大规模高频任务设计。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型,它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能,以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案,同时保持了高质量的输出。
Docker推出的人工智能应用开发解决方案
Docker GenAI Stack是一个面向开发者的人工智能应用开发解决方案。它整合了各大领先的AI技术,只需几次点击就可以部署完整的AI应用栈,实现代码级的AI集成。GenAI Stack内置预配置的大型语言模型,提供Ollama管理,采用Neo4j作为默认数据库,可实现知识图谱和向量搜索。还配备了LangChain框架用于编排和调试,以及全面的技术支持和社区资源。GenAI Stack使AI应用开发变得简单高效,开发者可以快速构建实用的AI解决方案。
Whisper加速器,利用GPU加速语音识别
Whisper Turbo旨在成为OpenAI Whisper API的替代品。它由3部分组成:一个兼容层,用于输入不同格式的音频文件并转换为Whisper兼容格式;开发者友好的API,支持一次性推理和流式模式;以及Rust + WebGPU推理框架Rumble,专门用于跨平台快速推理。
新一代生成式AI模型
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型,它们在各种规模上都达到了最先进的性能,同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元,可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型,旨在处理大规模的序列多模态数据,实现高级推理,并做出可靠的决策。
保护隐私的音频深度检测
SafeEar是一个创新的音频深度检测框架,它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器,将语义和声学信息从音频样本中分离出来,仅使用声学信息(如韵律和音色)进行深度检测,从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力,使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明,SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效,其等错误率(EER)低至2.02%。同时,它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译,通过我们的用户研究和单词错误率(WER)均高于93.93%来证明。此外,SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准,为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。
AMD训练的高性能语言模型
AMD-Llama-135m是一个基于LLaMA2模型架构训练的语言模型,能够在AMD MI250 GPU上流畅加载使用。该模型支持生成文本和代码,适用于多种自然语言处理任务。
一个全面的生成式AI代理开发和实现资源库
GenAI_Agents是一个开源的、面向生成式AI代理开发和实现的资源库。它提供了从基础到高级的教程和实现,旨在帮助开发者学习、构建和分享生成式AI代理。这个资源库不仅适合初学者,也适合经验丰富的从业者,通过提供丰富的示例和文档,促进学习和创新。
视觉位置识别通过图像片段检索
Revisit Anything 是一个视觉位置识别系统,通过图像片段检索技术,能够识别和匹配不同图像中的位置。它结合了SAM(Spatial Attention Module)和DINO(Distributed Knowledge Distillation)技术,提高了视觉识别的准确性和效率。该技术在机器人导航、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
视频配音应用,支持多语言配音
ElevenLabs Video Dubbing Application 是一个用户友好的界面,用于使用 ElevenLabs API 配音视频。该应用允许用户上传视频文件或提供视频网址(来自 YouTube、TikTok、Twitter 或 Vimeo 等平台),并将其配音成各种语言。应用使用 Gradio 提供易于使用的 Web 界面。
情感丰富的多模态语言模型
EMOVA(EMotionally Omni-present Voice Assistant)是一个多模态语言模型,它能够进行端到端的语音处理,同时保持领先的视觉-语言性能。该模型通过语义-声学解耦的语音分词器,实现了情感丰富的多模态对话,并在视觉-语言和语音基准测试中达到了最先进的性能。
将电子书转换为有章节和元数据的有声书。
ebook2audiobookXTTS是一个利用Calibre和Coqui TTS技术将电子书转换为有声书的模型,支持章节和元数据的保留,并且可以选择使用自定义语音模型进行语音克隆,支持多种语言。该技术的主要优点是能够将文本内容转换为高质量的有声读物,适合需要将大量文本信息转换为音频格式的用户,如视障人士、喜欢听书的用户或者需要学习外语的用户。
AI驱动的无代码A/B测试和网站个性化平台
CustomFit.ai是一个为市场营销人员设计的无代码平台,用于A/B测试、个性化和弹窗。它能够轻松地在任何页面上运行A/B测试,识别出最能推动销售的因素。此外,它还允许通过拖放的方式添加新的内容块,如用户生成的视频、最近查看或购买的商品等,利用人工智能机器学习优化转化率(CRO),提高收入,增强销售策略。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
先进的多模态AI模型家族
Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族,旨在通过学习指向其感知的内容,实现与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容,实现了与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。
多模态大型语言模型,优化视觉识别和图像推理。
Llama-3.2-90B-Vision是Meta公司发布的一款多模态大型语言模型(LLM),专注于视觉识别、图像推理、图片描述和回答有关图片的一般问题。该模型在常见的行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭的多模态模型。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
开源AI模型,可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型(LLMs),预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型,以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行,支持多种编程语言,并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
创造无限可能的人工智能助手
YunHu Ai 是一个基于人工智能技术的聊天助手,旨在通过自然语言处理和机器学习技术,为用户提供高效、智能的对话体验。它能够理解用户的需求,提供准确的信息和建议,帮助用户解决问题。YunHu Ai 以其强大的语言理解能力、快速响应和用户友好的界面而受到用户的喜爱。
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