TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса
Обратно към каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #623 · 2.11

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Тут уже несколько дней народ играется с генерацией музыки по текстовому описанию. Идея такая же, как с картинками: ты пишешь фразу, тебе нейросетка по ней создаёт трек. На деле реализовано чуть более топорно: текстовый препроцессор разбирает фразу и ищет контекстную близость до слов из специального списка тегов. Ну, например, он считает слово "weed" (трава, конопля) близким к жанру "reggie", вот и подставляет. Эти теги передаются в облачный API сервиса Mubert (да, никакого опенсорса на этот раз), и оно выдаёт трек. Я попробовал тоже. По примерам из статей я уже было подумал, что окончательно решена проблема "не подобрать трек для нового видео". Но увы. Результат на деле (а не в рекламе) такой же не впечатляющий, как и с картинками. Эта штука сносно генерирует всякие эмбиенты и другие спокойные треки, но на более сложных жанрах сразу загибается и очень сильно недокручивает и темп, и агрессию и разнообразие музыкальных фраз. Я после часа попыток не смог сделать ничего для быстрого интенсивного полёта дрона, только для плавного и медленного. Ну и очень часто неправильно улавливает контекст, даже даже открыто писать, что примерно ты от неё хочешь (вот как с треком Помпеи — вообще мимо, слишком спокойная и не грустная мелодия). Первые два трека сгенерировал @wooferclaw. Он не хейтер ML, в отличие от меня, поэтому у него больше терпения и, вероятно, он смог дольше перебирать варианты. Но всё равно на мой взгляд какой-то намёк на правильную идею есть, а развития совсем нет. Музыканты, можете выдохнуть. #dev

Hashtags

#dev
Резултати

Намерени 45 подобни публикации

Търсене: #stt

当前筛选 #stt清除筛选
Ali Ahmad

@AlisherAhmatovich · Post #1189 · 09.01.2025 г., 16:15

Намери подобниПрегледай

O'zbekcha STT (Speech-to-Text) uchun benchmarking v1 tayyor! O'zbek tilida nutqni matnga aylantirish bo'yicha dastlabki etalon tizimni yaratdik! Ushbu jarayonda: ✅ Adabiy O'zbek tili ✅ Turli hududiy shevalar ✅ Musiqalar va suhbatlar ✅ Shovqinli audiolar bilan o’zimizni va bozordagi mavjud modellarni sinab ko'rdik. Tez orada natijalarni va benchmarkni e’lon qilamiz, hamda benchmarkni doimiy yangilab borish niyatimiz bor. Benchmark mezonlari: - WER (Word Error Rate) - So’zlar xatolik darajasi. - CER (Character Error Rate) – Harflar xatolik darajasi. Bu nafaqat texnologik rivojlanish, balki O'zbek tilining raqamli muhitda mustahkam o'rin egallashi yo'lida muhim qadamdir. Maqsadimiz – O'zbekcha STT modellarining aniq va sifatli ishlashini ta'minlashdir. Kelajak rejalari: - Test natijalarini batafsil tahlil qilib, modellarni yanada takomillashtirish. O'zbek tili texnologiyalari rivoji uchun birgalikda ishlashda davom etamiz! STT modelimizni @aishaovozbot’da yoki aisha.group’da sinab ko’rishingiz mumkin. #aisha#stt @elzodxon

Hashtags

#aisha#stt
1234
← ПредишнаСтр. 1 от 4Следваща →