🌟 Nvidia открыла веса модели для разметки спикеров в аудио Nemotron 3 Diarization – открытая модель диаризации на 100 млн параметров, которая работает на аудиозаписях и в потоковом режиме, размечая на записи отрезки речи каждого участника, включая моменты, когда люди перебивают друг друга. Вместе с ASR это даёт расшифровку встреч, звонков и подкастов с разметкой по говорящим. Модель различает до восьми собеседников – вдвое больше, чем предыдущая Streaming Sortformer компании. Длина записи не ограничена, потому что звук обрабатывается фрагментами. Метки говорящих анонимные - модель сообщает, что speaker_Х говорил с такой-то секунды по такую-то, но не определяет, кто это. Имена и роли участников можно задать логикой сценария в целевом приложении, связав обезличенные каналы, временные метки и личность от вывода модели с заранее определенным списком спикеров. 🟡Архитектура Внутри 31-слойный трансформерный энкодер с RoPE. На вход подаётся моно-звук 16 кГц, мел-спектрограмма сжимается в кадры по 80 мс. На выходе модель для каждых 10 мс выдаёт вероятность того, что говорит каждый из восьми участников, поэтому одновременная речь двух людей не мешает разметке. Как и в Sortformer, каналы нумеруются в порядке появления голосов - первый новый голос получает первый канал. В потоковом режиме модель помнит собеседников через кэш голосов из прошлых фрагментов и очередь недавних кадров. 🟡Тесты Главный показатель – DER, доля времени речи, размеченной с ошибкой (пропуск, ложное срабатывание или путаница говорящих). Чем ниже значение, тем лучше. В Diarization-Bench от Voice Arena модель заняла первое место из 12 систем с DER 14,72% против 19,3% у следующей. Остальные сравнения Nvidia провела со своей прежней моделью. При задержке 1,04 секунды DER на DIHARD III снизился с 19,60 до 13,18%, на записях встреч NOTSOFAR1 – с 22,12 до 7,70%. На разговорах двух человек из CALLHOME в офлайн-режиме новая модель немного уступает Streaming Sortformer - 5,98% против 5,68%. Скорость подросла - на RTX PRO 5000 при обработке пакетами по 32 записи модель размечает 865 секунд звука за секунду вычислений против 136 у предшественницы.
From the original source:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Read full article at Telegram — AI Machine Learning Big DataThis material was compiled from public sources. If its publication affects your rights → Request removal
Title in RussianNvidia открыла веса модели для разметки спикеров в аудио
🌟 Nvidia открыла веса модели для разметки спикеров в аудио Nemotron 3 Diarization – открытая модель диаризации на 100 млн параметров, которая работает на аудиозаписях и в потоковом режиме, размечая на записи отрезки речи каждого участника, включая моменты, когда люди перебивают…
AI Summary & Key Takeaways
- 🌟 Nvidia открыла веса модели для разметки спикеров в аудио Nemotron 3 Diarization – открытая модель диаризации на 100 млн параметров, которая работает на аудиозаписях и в потоковом режиме, размечая на записи отрезки речи каждого участника, включая моменты, когда люди перебивают…
Nvidia открыла веса модели для разметки спикеров в аудио
Related stories
Judge dismisses Sam Altman’s sister’s sexual abuse lawsuit
On Tuesday, US District Judge Zachary Bluestone dismissed the lawsuit Ann Altman filed last year alleging that her brother, OpenAI CEO Sam Altman, had sexually abused her throughout her childhood. As reported earlier by The Guardian, the judge wrote that over the last year, Ann…
Anthropic pitches AI safety bill that may block a model if 50+ people could be killed
The proposed policy seems to offer protections against AI run amok but actually forbids federal agencies from blocking a model's release without the permission of a judge.
Hugging Face CEO warns that Netflix’s OpenAI hack documentary isn’t accurate
Before you share the Netflix documentary "AI Gone Rogue" take note. Clem Delangue, Hugging Face's co-founder who is featured in the film, says it went "full doomer mode" and isn't accurate.
Stop paying for AI, run everything locally (here’s how)
Big labs are not going to talk about this but continual learning the idea of improving the models for your [music] own use cases for your own workflows. Big labs have no incentive of providing users with that [music] because they're training their models for the normal…



