Nvidia 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…
- 01.🌟 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 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.
Байланысты материалдар
Барлығы →GPT-6.1 Terra OpenAI-дің API бағасын екі есе төмендетеді және әлі де оның үлкен үлгілеріне ие болады
OpenAI GPT-6.1 Terra-ны шығарды, ол алдыңғы нұсқамен салыстырғанда API бағасын екі есе төмендетеді. Сарапшылардың айтуынша, бұл долларға шаққандағы интеллекттің жаңа стандартын белгілейді, әсіресе күнделікті есептеу тапсырмалары мен AI басқаратын компьютерді басқару үшін. GPT-6.1 Terra мақаласы…
Салливан мен Кромвелл Codex | көмегімен заң құралдарын қалай құрастырады OpenAI
«Sullivan & Cromwell» ЖШС-де Джон Савва Codex-ті фирманың құқықтық сараптамасы бойынша құралдарды құру үшін пайдаланады. Келісімді талдаушы келісім жобасын, таңдалған прецеденттерді және фирма мен клиенттің ұстанымдарын көрсететін ойын кітаптарын біріктіреді. Ол ықтимал мәселелерді анықтайды және қайтарады…
Hebbia on Astra: Жақсырақ зерттеулер, жақсы презентациялар | OpenAI
«Біз Astra екі жақтан сынақтан өткізген кез келген басқа модельге қарағанда екі таңбалы артықшылықты көрсетіп отырғанын көреміз». Hebbia-ның Кавита Ананд екеуін атайды: дұрыс көздерді таңдау және PowerPoint презентацияларын жасау. Мыңдаған деректер бөлмесі арқылы жұмыс істейтін банкир немесе инвестор үшін…