Характеристики

Параметры: 917 504
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: transformer · dense
Опубликована: 20 сен 2026

Ссылки

MESIE-MultiAudio-v1-alpha

Классификация аудиоАудио → label3 профессии

Компактная alpha-модель ItsNotAI LABS для классификации аудио локально в браузере и мобильных приложениях через ONNX Runtime и WebAssembly.

54скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MESIE-MultiAudio-v1-alpha — компактная модель класса MultiAudioTransformer, опубликованная ItsNotAI LABS. Это клиентская реализация для запуска классификации аудио в браузере и мобильных приложениях: веса доступны в ONNX, PyTorch и Safetensors, а README описывает исполнение через ONNX Runtime и WebAssembly. В метаданных указано около 917,5 тыс. параметров; README приводит 797 584 обучаемых параметра и буфер позиционного кодирования размером 640 000 элементов.

Модель предназначена для офлайн-классификации аудио на устройстве, в том числе в приложениях на React, Next.js и React Native. Лицензия — Apache-2.0. Версия обозначена как alpha; README заявляет задержку инференса 1,384 мс, однако не приводит набор классов, обучающие данные или методику измерения, поэтому пригодность для конкретной предметной области по карточке оценить нельзя.

Сценарии применения

Классификация аудио непосредственно в браузере
Офлайн-анализ аудиосигнала в мобильном приложении
Встраивание классификатора аудио в интерфейс React или Next.js
Локальная классификация звука в приложении React Native

Ограничения

Версия alpha; в карточке не описаны классы аудио, обучающий набор и результаты оценки качества. Заявленная задержка приведена без методики измерения и может зависеть от устройства.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MESIE 16-Channel Acoustic Beamforming Transformer v1 (ALPHA WebAssembly Edition)

Zero-Latency Client-Side Inference for Browser (React/Next.js) & Mobile (React Native/iOS/Android) Published by ItsNotAI LABS (Dallas, Texas)

The MESIE-MultiAudio-v1-alpha repository contains the lightweight ONNX & WebAssembly (WASM) client-side package for running inference directly inside web browsers and mobile apps with 0ms server latency and zero cloud API infrastructure costs.

⚡ WebAssembly (WASM) SDK Features

Direct In-Browser Inference: Compiles PyTorch weights into ONNX Runtime WASM (model.onnx).
Zero Server Latency: Executes directly on client CPU threads using SIMD & multi-threading.
Full TypeScript SDK Included: Includes @sovereign-engine/wasm-sdk source and pre-built bundles.
100% Offline Capable: Zero network dependencies after initial WASM module download.

🚀 Quick Start (React / Next.js)

// Loaded in Browser via WebAssembly (WASM) & ONNX Runtime

🔬 Model Parameter Integrity

Trainable Parameters: 797,584
Positional Encoding Buffer: 640,000
ONNX Model Size: 5.5 MB
WASM Inference Latency: 1.384 ms

📄 License

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · audio-classification

Нельзя запустить

Архитектура transformer неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: MultiAudioTransformer
Ревизия весов: 353e4e3