Toolkit zur Sprachaktivitätserkennung (VAD), einschließlich DNN, bDNN, LSTM und ACAM-basiertem VAD. Wir stellen auch unser direkt aufgenommenes Dataset zur Verfügung.
Erkennen Sie Sprachaktivität in Audio mit einem Toolkit, das verschiedene Modelle und einen aufgezeichneten Datensatz zum Testen umfasst.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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VAD hat 869 Sterne auf GitHub. Es wurde 232-mal geforkt. VAD ist hauptsächlich in MATLAB geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: acam, attention, bdnn, data.
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VAD ist ein Open-Source-Projekt.
Ja. VAD ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
VAD ist hauptsächlich in MATLAB geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/jtkim-kaist-vad.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.