Perfil da ferramenta
lhotse-speech/lhotse
github.com
Biblioteca Python para preparação flexível de dados multimodais de fala, áudio, vídeo, imagem e texto para aprendizado de máquina.
O que faz
lhotse-speech/lhotse
Lhotse é uma biblioteca Python que torna a preparação de dados multimodais flexível e acessível, oferecendo receitas padrão de preparação de dados, cortes de áudio/vídeo e algoritmos eficientes de carregamento de dados, como mistura de conjuntos de dados e bucketing em tempo real. Destina-se a pesquisadores e engenheiros de aprendizado de máquina de fala e multimodal, com integração perfeita ao PyTorch por meio de classes Dataset específicas para tarefas. Faz parte da biblioteca de processamento de fala Kaldi de próxima geração, ao lado do k2, e pode ser instalada via pip.
PreçoCódigo aberto
AvaliaçãoN/D
Favoritos0
Tags
Categorias
Um resumo ainda não foi adicionado.
FAQ
Perguntas frequentes
- O que é lhotse-speech/lhotse?
- Lhotse é uma biblioteca Python que torna a preparação de dados multimodais flexível e acessível, oferecendo receitas padrão de preparação de dados, cortes de áudio/vídeo e algoritmos eficientes de carregamento de dados, como mistura de conjuntos de dados e bucketing em tempo real. Destina-se a pesquisadores e engenheiros de aprendizado de máquina de fala e multimodal, com integração perfeita ao PyTorch por meio de classes Dataset específicas para tarefas. Faz parte da biblioteca de processamento de fala Kaldi de próxima geração, ao lado do k2, e pode ser instalada via pip.
- Quanto custa lhotse-speech/lhotse?
- lhotse-speech/lhotse usa o modelo de preço: Código aberto. Confira os planos atuais no site oficial.
- Para que serve lhotse-speech/lhotse?
- lhotse-speech/lhotse está listado no TolsAI nestas categorias: Código Aberto.
- Onde posso usar lhotse-speech/lhotse?
- lhotse-speech/lhotse está disponível no site oficial, github.com.
Explorar
Mais em Código Aberto
Um harness agêntico de código aberto para um agente de IA autoaperfeiçoável que planeja e executa tarefas que você descreve.
Um mecanismo de RAG baseado em raciocínio, sem vetores, que indexa documentos como árvores e recupera com raciocínio de LLM.
Uma biblioteca Python semelhante ao PyTorch para construir e otimizar automaticamente fluxos de trabalho de LLM, como chatbots, RAG e agentes.
Uma interface web modular para gerar imagens, vídeo e áudio com modelos de IA como Stable Diffusion, Flux e Wan.
Um guia passo a passo para projetar sistemas de IA construídos sobre LLMs, RAG e agentes de IA.
Mecanismo de pipeline de IA de código aberto para criar, depurar e implantar fluxos de trabalho de LLM e orquestração de agentes a partir da sua IDE.
Discussão
Discussão
Entre para participar da discussão
Nenhum comentário ainda. Comece a discussão.