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.
Related Intelligence
All stories →GPT-6.1 Terra 将 OpenAI 的 API 价格减半,但仍比其更大的模型取得进展
OpenAI 发布了 GPT-6.1 Terra,这是一款中端模型,与前身相比,API 价格降低了一半。分析师表示,它为每美元的智能设定了新标准,特别是对于日常计算任务和人工智能驱动的计算机控制。文章 GPT-6.1 Terra...
Sullivan & Cromwell 如何利用 Codex 构建法律工具 |开放人工智能
在 Sullivan & Cromwell LLP,John Savva 使用 Codex 围绕公司的法律专业知识构建工具。协议分析器汇集了协议草案、选定的先例和反映公司和客户立场的行动手册。它识别潜在问题并返回...
Hebbia on Astra:更好的研究,更好的演示 |开放人工智能
“我们看到 Astra 实际上比我们在两个方面测试过的任何其他型号都显示出超过两位数的增益。” Hebbia 的 Kavita Anand 指出了这两个因素:选择正确的来源和生成 PowerPoint 演示文稿。对于在拥有数千个数据室的银行家或投资者来说……