Reverb
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Reverb
紹介 :
Reverbは、音声認識(ASR)にWeNetフレームワーク、話者分離にPyannoteフレームワークを用いた、オープンソースの音声認識と話者分離モデル推論コードです。詳細なモデルの説明を提供しており、Hugging Faceからモデルをダウンロードできます。Reverbは、開発者や研究者が様々な音声処理タスクを支援するための、高品質の音声認識と話者分離ツールを提供することを目的としています。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、音声認識と話者分離分野の研究者、開発者、企業ユーザーです。Reverbは高品質の音声処理ツールを提供し、会議録の作成、電話録音分析など、音声分析や処理が必要な場面に適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 60.4K
使用シナリオ
会議録作成のための自動音声認識と話者分離
電話カスタマーサービス録音の音声内容分析
法廷記録の音声書き起こしと話者認識
製品特徴
WeNetフレームワークに基づいた音声認識コード
Pyannoteフレームワークに基づいた話者分離コード
長形式の音声認識と話者分離のWERとWDER結果を提供
Hugging Face Hubからモデルのダウンロードに対応
Dockerイメージを提供し、展開を簡素化
NVIDIA GPUでの実行に対応し、パフォーマンス向上
詳細なインストールと使用方法の説明を提供
使用チュートリアル
1. Git Large File Storage (LFS)がシステムにインストールされていることを確認します。
2. HUGGINGFACE_ACCESS_TOKENを使用して、Hugging Face Hubからモデルをダウンロードします。
3. Reverbコードリポジトリをローカルにクローンします。
4. 仮想環境を設定してアクティブ化します。
5. コードリポジトリのルートディレクトリで、ASRディレクトリを含むように環境変数を設定します。
6. 必要に応じて、Dockerイメージを構築します。
7. Dockerを用いて展開する場合は、Dockerコンテナを実行します。
8. README.mdの説明に従って、モデル推論と評価を実行します。
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