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UniASR 模型介绍 FunASR开源项目介绍 FunASR希望在语音识别的学术研究和工业应用之间架起一座桥梁。通过发布工业级语音识别模型的训练和微调,研究人员和开发人员可以更方便地进行语音识别模型
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ERes2Net 说话人识别模型 ERes2Net模型是在Res2Net的基础上,对全局和局部特征进一步融合,从而提高说话人识别性能。局部特征融合将一个单一残差块内的特征融合提取局部信号;全局特征融合
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CAM++说话人识别模型 CAM++模型是基于密集连接时延神经网络的说话人识别模型,具有准确的说话人识别效果和更快的推理速度。该模型使用大规模的中英文说话人数据集进行训练,适用于中英文语种的说话人识别
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OFA-图片分类 (ImageNet-1K) ImageNet-1K图片分类 ImageNet-1K图片分类任务:给定一张图片,要求模型从1K个候选类别中正确给出图片分类标签。 快速玩起来 玩转OFA
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FSMN远场唤醒模型介绍 问题背景 关键词检测(keyword spotting, KWS),即我们通常所说的语音唤醒,指的是一系列从实时音频流中检测出若干预定义关键词的技术。随着远讲免提语音交互(d
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Orion-14B ??中文 | ?English ? HuggingFace主页 | ? ModelScope主页? HuggingFace在线试
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PALM车机开机天气播报欢迎语生成介绍 PALM模型是一个通用的预训练生成模型,可以用于解决下游各种类型的生成任务。模型利用大量无监督数据,通过结合自编码和自回归任务进行预训练。可以用于解决文本生成相
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电商领域StructBERT中文文本相似度模型介绍 电商领域StructBERT中文文本相似度模型是在structbert-base-chinese预训练模型的基础上,使用电商领域标注数据训练出来的相
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Baichuan 2 ?GitHub | ?WeChat ? 百川大模型在线对话平台 已正式向公众开放 ? 目录 ? 模型介绍 ⚙️ 快速开始 ? Benchmark评估 ?
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BERT base model (uncased) Pretrained model on English language using a masked language modeling (MLM
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动作识别模型介绍 模型描述 Patch Shift Transformers(PST) 是在2D Swin-Transformer的基础上,增加temporal建模能力,使网络具备视频时空特征学习能力
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通用超轻量级检测模型 通用超轻量级检测目标检测的子任务,本模型为高性能通用实时检测模型,提供快速、精确的目标检测能力。 See the world fast and accurately! 模型描述
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孟子T5预训练生成模型-中文-base-多任务 孟子T5多任务模型在mengzi-t5-base的基础上,进一步使用27个数据集和301种prompt进行了多任务的混合训练。 关于孟子T5预训练生成模
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uhdm-image-demoireing模型介绍 给定一张输入带有摩尔纹的图像,输出去除摩尔纹图像; 拍摄数字屏幕上显示的内容时,相机的颜色滤波器阵列(CFA)和屏幕LCD亚像素之间存在频率堆叠效应
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商品评价解析模型介绍 商品评价解析模型是在hfl/chinese-roberta-wwm-ext预训练模型的基础上,结合自研DIRECT模型,用10%商品评价解析数据集(训练集11.7w,验证集1.3
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读光文字检测 News 2023年6月: 新增轻量化端侧行检测模型和行识别模型 2023年3月: 新增DBNet训练/微调流程,支持自定义参数及数据集,详见代码示例。 2023年2月: 新增业界主流
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UniASR 模型介绍 模型描述 UniASR 模型是一种2遍刷新模型(Two pass)端到端语音识别模型。日益丰富的业务需求,不仅要求识别效果精度高,而且要求能够实时地进行语音识别。一方面,离线语
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英语逆文本正则化模型 模型描述 英语逆文本正则化模型是基于FunTextProcessing开源代码库生成,用于英语语音识别模型结果后处理中的逆文本正则化部分。 多语言逆文本正则化&文本正则化 逆文本
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