This model is a fork of pyannote/speaker-diarization-3.1. Read the original model page for all details, including citation format.
pyannote-speaker-diarization-3.1
ivrit-ai/pyannote-speaker-diarization-3.1 — форк модели pyannote/speaker-diarization-3.1, разработанной в экосистеме pyannote для анализа речи и голоса.
3 983скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены15 авг 2025
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
Модель предназначена для автоматической диаризации аудиозаписей: определения количества говорящих и временных интервалов, в которых говорит каждый из них. По указанным меткам также заявлены задачи voice activity detection, обнаружения смены говорящих, перекрывающейся речи и сценарии, связанные с automatic speech recognition.
Модель работает с аудио и относится к pipeline-моделям pyannote-audio; точные архитектура, размер, поддерживаемые языки и максимальная длина контекста в предоставленном README не указаны. Сильная сторона — ориентация на комплексную обработку многоговорящих аудиозаписей, однако качество для конкретных языков, акустических условий и случаев одновременной речи по этим данным оценить нельзя. Модель распространяется по лицензии MIT.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.9Универсальные способностиАудио и музыкаAI помогает анализировать, очищать, преобразовывать и создавать звук и музыку.15 задач4 835моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
Также подходит для
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
Модели pyannote требуют отдельного рантайма.
- Ревизия весов
- 38f6d53