This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration:
- Library: https://github.com/yxlu-0102/MP-SENet
- Docs: [More Information Needed]
MP-SENet-DNS
MP-SENet-DNS — модель для шумоподавления и улучшения качества зашумлённой речи.
22 537скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены27 окт 2024
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
JacobLinCool/MP-SENet-DNS — чекпойнт модели MP-SENet, опубликованный пользователем JacobLinCool на Hugging Face и предназначенный для улучшения речи с шумом. MP-SENet параллельно оценивает и очищает амплитудный спектр и фазу аудиосигнала; этот вариант связан с DNS Challenge. Модель принимает аудио и выдаёт обработанное аудио, поэтому подходит для шумоподавления в записях речи. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — MIT. Доступные сведения не позволяют подтвердить конкретные языки речи или численные ограничения качества.
Сценарии применения
- Удаление фонового шума из голосовых записей
- Очистка речи для последующего распознавания
- Улучшение разборчивости аудио из микрофона
- Шумоподавление в речевых записях, связанных со сценарием DNS Challenge
Ограничения
Модель ориентирована на улучшение речи; имеющиеся сведения не подтверждают её пригодность для очистки произвольных неречевых аудиосигналов. Языковая специализация и количественные показатели качества этого чекпойнта не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Обработка «аудио → аудио» пока не поддерживается.
- Ревизия весов
- 8b78493