pyannote-audio
Blocos de construção neurais para diarização de falantes: detecção de atividade de fala, detecção de mudança de falante, detecção de fala sobreposta, incorporação de falante
Do README
pip install -e .[dev,testing] pre-commit install
- :rocket: built-in support for pyannoteAI premium speaker diarization
- :snake: Python-first API
- :zap: multi-GPU training with pytorch-lightning
Trechos do README do projeto em GitHub. Os direitos autorais e as licenças permanecem com os respectivos autores.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserBlocos de construção neurais para diarização de falantes: detecção de atividade de fala, detecção de mudança de falante, detecção de fala sobreposta, incorporação de falante
pyannote-audio tem 10.5k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 1.1k vezes. pyannote-audio é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2016. pyannote-audio está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: overlapped-speech-detection, pretrained-models, pytorch, speaker-change-detection.
Read the full guideO que é pyannote-audio?
Blocos de construção neurais para diarização de falantes: detecção de atividade de fala, detecção de mudança de falante, detecção de fala sobreposta, incorporação de falante
pyannote-audio é de código aberto?
pyannote-audio é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
pyannote-audio é gratuito?
Sim. pyannote-audio é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está pyannote-audio?
pyannote-audio está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem pyannote-audio está escrito?
pyannote-audio é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/pyannote-pyannote-audio.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.