/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-SA 4.0

ConvTasNet_Libri2Mix_sepnoisy_16k

Обработка аудиоАудио → аудио3 профессии

ConvTasNet, обученная на шумных смесях Libri2Mix для разделения речи на отдельные аудиосигналы.

550скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 сен 2021

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

ConvTasNet-модель, обученная Joris Cosentino с использованием рецепта LibriMix в Asteroid на задаче sep_noisy датасета Libri2Mix. Она предназначена для разделения смешанной шумной аудиозаписи на отдельные речевые сигналы и подходит для очистки и разделения речи в аудиомиксах. В тестовом наборе Libri2Mix min указаны SI-SDR 10,62 дБ, SI-SDR improvement 12,55 дБ и STOI 0,87.

Модель принимает аудио и выдаёт аудио; в репозитории указаны веса PyTorch. Лицензия модели — CC BY-SA 4.0. README также указывает, что использованные данные включают LibriSpeech по CC BY 4.0 и WSJ0 Hipster Ambient Mixtures по CC BY-NC 4.0 с ограничением «только для исследований», что может ограничивать допустимые сценарии использования.

Сценарии применения

  • разделение нескольких голосов в шумной записи
  • выделение речевых дорожек из аудиомикса
  • очистка смешанной речи от фонового шума
  • подготовка раздельных речевых сигналов для последующей обработки

Ограничения

Обучение ориентировано на шумные смеси Libri2Mix, поэтому качество на других типах аудио может отличаться. В состав обучающих данных входит WSJ0 Hipster Ambient Mixtures с лицензией CC BY-NC 4.0, ограниченной исследовательским использованием.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Asteroid model JorisCos/ConvTasNet_Libri2Mix_sepnoisy_16k

Description:

This model was trained by Joris Cosentino using the librimix recipe in Asteroid. It was trained on the sep_noisy task of the Libri2Mix dataset.

Training config:

data:
    n_src: 2
    sample_rate: 16000
    segment: 3
    task: sep_noisy
    train_dir: data/wav16k/min/train-360
    valid_dir: data/wav16k/min/dev
filterbank:
    kernel_size: 32
    n_filters: 512
    stride: 16
masknet:
    bn_chan: 128
    hid_chan: 512
    mask_act: relu
    n_blocks: 8
    n_repeats: 3
    n_src: 2
    skip_chan: 128
optim:
    lr: 0.001
    optimizer: adam
    weight_decay: 0.0
training:
    batch_size: 6
    early_stop: true
    epochs: 200
    half_lr: true
    num_workers: 4

Results:

On Libri2Mix min test set :

si_sdr: 10.617130949793383
si_sdr_imp: 12.551811412989263
sdr: 11.231867464482065
sdr_imp: 13.059765009747343
sir: 24.461138352988346
sir_imp: 24.371856452307703
sar: 11.5649982725426
sar_imp: 4.662525705768228
stoi: 0.8701085138712695
stoi_imp: 0.2245418019822898

License notice:

This work "ConvTasNet_Libri2Mix_sepnoisy_16k" is a derivative of LibriSpeech ASR corpus by Vassil Panayotov, used underCC BY 4.0; of The WSJ0 Hipster Ambient Mixtures dataset by Whisper.ai, used under CC BY-NC 4.0 (Research only). "ConvTasNet_Libri2Mix_sepnoisy_16k" is licensed under Attribution-ShareAlike 3.0 Unported by Joris Cosentino

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Обработка «аудио → аудио» пока не поддерживается.

Ревизия весов
98b76c8

0 моделей