需求人群:
"目标受众主要是音频处理领域的研究人员和开发者,特别是那些需要进行说话人分割以分析多说话人音频的用户。DiariZen的易用性和准确性使其成为学术研究和商业应用的理想选择。"
使用场景示例:
研究人员使用DiariZen对会议录音进行说话人分割,以分析会议中的发言模式。
安全机构利用DiariZen对监控录音进行处理,以识别和追踪特定个体。
开发者将DiariZen集成到他们的应用程序中,提供实时的说话人识别功能。
产品特色:
基于AudioZen和Pyannote 3.1,提供高效的说话人分割功能。
支持多种公共数据集,如AMI、AISHELL-4和AliMeeting,用于模型训练和评估。
提供预训练模型和估计的RTTM文件,方便用户直接使用。
支持使用WavLM Base+和ResNet34-LM模型进行说话人分割。
提供详细的安装和使用说明,方便用户快速上手。
开源代码,允许用户根据需要进行定制和优化。
使用教程:
1. 创建虚拟Python环境并激活。
2. 安装DiariZen及其依赖项。
3. 下载并准备所需的数据集。
4. 下载预训练的模型,如WavLM Base+和ResNet34-LM。
5. 修改数据集和配置文件的路径。
6. 运行提供的脚本进行说话人分割。
7. 分析结果,根据需要进一步处理或可视化分割后的音频数据。
浏览量:19
最新流量情况
月访问量
4.89m
平均访问时长
00:06:37
每次访问页数
5.70
跳出率
37.28%
流量来源
直接访问
52.59%
自然搜索
32.74%
邮件
0.05%
外链引荐
12.33%
社交媒体
2.17%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
12.61%
德国
3.57%
印度
9.68%
俄罗斯
4.81%
美国
18.94%
一个用于说话人分割的工具包
DiariZen是一个基于AudioZen和Pyannote 3.1驱动的说话人分割工具包。说话人分割是音频处理中的一个关键步骤,它能够将一段音频中的不同说话人进行区分。这项技术在会议记录、电话监控、安全监听等多个领域都有广泛的应用。DiariZen的主要优点包括易于使用、高准确性和开源,使得研究人员和开发者可以自由地使用和改进它。DiariZen在GitHub上以MIT许可证发布,这意味着它是完全免费的,并且可以被商业使用。
零样本声音转换技术,实现音质与音色的高保真转换。
seed-vc 是一个基于 SEED-TTS 架构的声音转换模型,能够实现零样本的声音转换,即无需特定人的声音样本即可转换声音。该技术在音频质量和音色相似性方面表现出色,具有很高的研究和应用价值。
基于文本提示生成可变长度立体声音频的AI模型。
Stable Audio Open 1.0是一个利用自编码器、基于T5的文本嵌入和基于变压器的扩散模型来生成长达47秒的立体声音频的AI模型。它通过文本提示生成音乐和音频,支持研究和实验,以探索生成性AI模型的当前能力。该模型在Freesound和Free Music Archive (FMA)的数据集上进行训练,确保了数据的多样性和版权合法性。
使用机器学习将任何音乐库转换为音乐制作样本库。
Polymath利用机器学习将任何音乐库(例如来自硬盘或YouTube)转换为音乐制作样本库。该工具能自动将歌曲分割成节拍、贝斯等音轨部分,将它们量化到相同的速度和节拍格(例如120bpm),分析音乐结构(例如副歌、合唱等),关键(例如C4、E3等)和其他信息(音色、响度等),并将音频转换为MIDI。结果是一个可搜索的样本库,能简化音乐制作人、DJ和ML音频开发者的工作流程。
一个实验性的文本到语音模型
OuteTTS是一个使用纯语言建模方法生成语音的实验性文本到语音模型。它的重要性在于能够通过先进的语言模型技术,将文本转换为自然听起来的语音,这对于语音合成、语音助手和自动配音等领域具有重要意义。该模型由OuteAI开发,提供了Hugging Face模型和GGUF模型的支持,并且可以通过接口进行语音克隆等高级功能。
生成任何3D和4D场景的先进框架
GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架,它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据,GenXD首先提出了一个数据策划流程,从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程,GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集:CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据,GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块,这些模块分离相机和物体运动,无缝地从3D和4D数据中学习。此外,GenXD还采用了掩码潜在条件,以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估,展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。
一款通过纯语言模型实现的文本到语音合成模型
OuteTTS-0.1-350M是一款基于纯语言模型的文本到语音合成技术,它不需要外部适配器或复杂架构,通过精心设计的提示和音频标记实现高质量的语音合成。该模型基于LLaMa架构,使用350M参数,展示了直接使用语言模型进行语音合成的潜力。它通过三个步骤处理音频:使用WavTokenizer进行音频标记化、CTC强制对齐创建精确的单词到音频标记映射、以及遵循特定格式的结构化提示创建。OuteTTS的主要优点包括纯语言建模方法、声音克隆能力、与llama.cpp和GGUF格式的兼容性。
视觉语言模型,结合图像和文本信息进行智能处理。
Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型(VLM),选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型(LLM),并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练,包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源,旨在推动多模态性能的发展,特别是在图像和文本的结合处理方面。
O1复制之旅:战略进展报告第一部分
O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目,旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式,并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程,成为处理复杂推理任务的有效方法。
自监督触觉表示,用于基于视觉的触觉传感。
Sparsh是一系列通过自监督算法(如MAE、DINO和JEPA)训练的通用触觉表示。它能够为DIGIT、Gelsight'17和Gelsight Mini生成有用的表示,并在TacBench提出的下游任务中大幅度超越端到端模型,同时能够为新下游任务的数据高效训练提供支持。Sparsh项目包含PyTorch实现、预训练模型和与Sparsh一起发布的数据集。
开源的全双工音频生成基础模型
hertz-dev是Standard Intelligence开源的全双工、仅音频的变换器基础模型,拥有85亿参数。该模型代表了可扩展的跨模态学习技术,能够将单声道16kHz语音转换为8Hz潜在表示,具有1kbps的比特率,性能优于其他音频编码器。hertz-dev的主要优点包括低延迟、高效率和易于研究人员进行微调和构建。产品背景信息显示,Standard Intelligence致力于构建对全人类有益的通用智能,而hertz-dev是这一旅程的第一步。
开发者可使用的Grok系列基础模型API
xAI API提供了对Grok系列基础模型的程序化访问,支持文本和图像输入,具有128,000个token的上下文长度,并支持函数调用和系统提示。该API与OpenAI和Anthropic的API完全兼容,简化了迁移过程。产品背景信息显示,xAI正在进行公共Beta测试,直至2024年底,期间每位用户每月可获得25美元的免费API积分。
高精度环境音频信息捕捉与生成的语音转语音模型
Fish Agent V0.1 3B是一个开创性的语音转语音模型,能够以前所未有的精确度捕捉和生成环境音频信息。该模型采用了无语义标记架构,消除了传统语义编码器/解码器的需求。此外,它还是一个尖端的文本到语音(TTS)模型,训练数据涵盖了700,000小时的多语言音频内容。作为Qwen-2.5-3B-Instruct的继续预训练版本,它在200B语音和文本标记上进行了训练。该模型支持包括英语、中文在内的8种语言,每种语言的训练数据量不同,其中英语和中文各约300,000小时,其他语言各约20,000小时。
AI驱动的电子元件分类器,智能组件管理的终极解决方案。
Vanguard-s/Electronic-Component-Sorter是一个利用机器学习和人工智能自动化识别和分类电子元件的项目。该项目通过深度学习模型,能够将电子元件分为电阻、电容、LED、晶体管等七大类,并通过OCR技术进一步获取元件的详细信息。它的重要性在于减少人工分类错误,提高效率,确保安全性,并帮助视觉障碍人士更便捷地识别电子元件。
在浏览器中直接运行的AI工具箱
Browser AI Kit是一个集成了多种AI工具的平台,用户可以在浏览器中直接使用这些工具,无需安装或设置。它提供了音频转文本、去除背景、文本转语音等多种功能,并且完全免费。这个工具箱基于Transformers.js开发,强调数据安全和隐私保护,所有数据处理都在本地进行,不上传任何服务器。它的目标是为用户提供一个便捷、安全、多功能的AI工具平台。
下一代语音AI,提供卓越的音频数据处理能力。
Universal-2是AssemblyAI推出的最新语音识别模型,它在准确度和精确度上超越了前一代Universal-1,能够更好地捕捉人类语言的复杂性,为用户提供无需二次检查的音频数据。这一技术的重要性在于它能够为产品体验提供更敏锐的洞察力、更快的工作流程和一流的产品体验。Universal-2在专有名词识别、文本格式化和字母数字识别方面都有显著提升,减少了实际应用中的词错误率。
8B参数变分自编码器模型,用于高效的文本到图像生成。
Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型,它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用,并提高了23%的运行速度,同时保持了与原始模型相同的精度(bfloat16)。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取,特别是对于消费级GPU用户。
一键生成多语言视频字幕和翻译
Aragorn视频翻译是一个在线平台,旨在简化视频内容的字幕生成和翻译过程。它利用先进的ASR技术和机器学习模型,如whisper和ChatGPT-4,为用户提供一个界面友好、操作简便的服务。用户可以上传视频或提供视频链接,平台将自动生成字幕,并支持将字幕翻译成多种语言。Aragorn的使命是让全世界的人们能够无缝沟通,而不必学习外语。它支持80多种语言,并且不断更新以支持更多语言。Aragorn的价格基于视频处理时间,1 Aragorn credit等于一分钟的视频处理时间,用户可以根据需要购买credits。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
由CohereForAI开发的Hugging Face Space
Aya Expanse是一个由CohereForAI开发的Hugging Face Space,它可能涉及到机器学习模型的开发和应用。Hugging Face是一个专注于自然语言处理的人工智能平台,提供各种模型和工具,以帮助开发者构建、训练和部署NLP应用。Aya Expanse作为该平台上的一个Space,可能具有特定的功能或技术,用于支持开发者在NLP领域的工作。
FAIR Chemistry团队发布的材料科学模型
OMat24是由Meta的FAIR Chemistry团队发布的一系列模型检查点,这些模型在不同的模型大小和训练策略上有所不同。这些模型使用了EquiformerV2架构,旨在推动材料科学领域的研究,通过机器学习模型来预测材料的性质,从而加速新材料的发现和开发。这些模型在公开的数据集上进行了预训练,并提供了不同规模的版本,以适应不同的研究需求。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
长视频语言理解的时空自适应压缩模型
LongVU是一种创新的长视频语言理解模型,通过时空自适应压缩机制减少视频标记的数量,同时保留长视频中的视觉细节。这一技术的重要性在于它能够处理大量视频帧,且在有限的上下文长度内仅损失少量视觉信息,显著提升了长视频内容理解和分析的能力。LongVU在多种视频理解基准测试中均超越了现有方法,尤其是在理解长达一小时的视频任务上。此外,LongVU还能够有效地扩展到更小的模型尺寸,同时保持最先进的视频理解性能。
开源的PDF到Podcast工作流构建工具
NotebookLlama是一个开源项目,旨在通过一系列教程和笔记本指导用户构建从PDF到Podcast的工作流。该项目涵盖了从文本预处理到使用文本到语音模型的整个流程,适合对大型语言模型(LLMs)、提示和音频模型零知识的用户。NotebookLlama的主要优点包括易用性、教育性和实验性,它不仅提供了一个参考实现,还鼓励用户通过实验不同的模型和提示来优化结果。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
利用简单视频输入生成富有表现力的角色表演
Act-One 是 Runway Research 推出的一款创新工具,它通过简单的视频输入生成富有表现力的角色表演。这款工具代表了使用生成模型进行表情丰富的真人动作和动画内容的重大进步。Act-One 的技术突破在于,它能够将演员的表演转化为适合动画流水线的3D模型,同时保留情感和细节。与传统的面部动画流程相比,Act-One 使用的流程完全由演员的表演驱动,无需额外设备。Act-One 的出现为创造性角色设计和动画开辟了新的可能性,它能够准确翻译表演到与原始源视频比例不同的角色上,并且能够在不同的摄像机角度下保持高保真度的面部动画。此外,Act-One 还承诺负责任的开发和部署,包括内容审核和安全预防措施。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
强大的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型,具有多种变体,包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制,能在消费级硬件上运行,并且根据Stability AI社区许可协议,可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14