/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
pytorch
Опубликована
30 июл 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 2602.15491

The-Equalizer-Checkpoints

samir-sadok
Обработка аудиоАудио → аудио

Набор базовых и дообученных чекпойнтов EnCodec и BigCodec для разложения формы и усиления сигнала в нейронных аудиокодеках.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июл 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

Репозиторий содержит предварительно обученные чекпойнты для метода The Equalizer, разработанного для разложения формы и усиления сигнала в нейронных аудиокодеках. В него входят базовые и дообученные варианты EnCodec и BigCodec: для EnCodec с размером словаря 1024 и для BigCodec с размером 8192. Метод Shape-Gain Decomposition предназначен для экспериментов с кодированием и восстановлением речи и аудио.

Модель принимает аудио и относится к задаче audio-to-audio; для практического использования авторы отсылают к репозиторию GitHub с реализацией. Чекпойнты распространяются по лицензии MIT. Карточка не приводит сведения о поддерживаемых языках, длительности контекста или оценках качества.

Сценарии применения

  • кодирование и восстановление речевого аудио
  • эксперименты с разделением формы и усиления аудиосигнала
  • сравнение вариантов EnCodec до и после дообучения
  • сравнение вариантов BigCodec до и после дообучения

Ограничения

В README нет инструкций по использованию и оценок качества; для реализации авторы направляют в отдельный GitHub-репозиторий.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

The Equalizer: Checkpoints

Pretrained model checkpoints for The Equalizer: Shape-Gain Decomposition in Neural Audio Codecs.

For implementation and usage instructions, please refer to the GitHub repository: 👉 GitHub Repository (or your public GitHub link)

For details, refer to the paper:

The Equalizer: Introducing Shape-Gain Decomposition in Neural Audio Codecs

Checkpoints Directory Structure

This repository contains the following checkpoints:

  • EnCodec/1024/base/: Standard base EnCodec model (SpeechTokenizer).
  • EnCodec/1024/eq/: EnCodec model fine-tuned using The Equalizer (Shape-Gain Decomposition).
  • BigCodec/8192/base/: Standard base BigCodec model.
  • BigCodec/8192/eq/: BigCodec model fine-tuned using The Equalizer (Shape-Gain Decomposition).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Обработка «аудио → аудио» пока не поддерживается.

Ревизия весов
29147e8

0 моделей

    Создать бенчмарк