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Reverb
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目标受众主要是语音识别和说话人分割领域的研究人员、开发者和企业用户。Reverb 提供了高质量的语音处理工具，适合需要进行语音分析和处理的场合，如会议记录、电话录音分析等。
AI语音识别AI语音合成#语音识别#说话人分割#WeNet#Pyannote#开源#Hugging Face普通产品开源
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产品介绍
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简介
Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。
截图
产品特色
基于 WeNet 框架的语音识别代码
基于 Pyannote 框架的说话人分割代码
提供长形式语音识别和说话人分割的WER和WDER结果
支持通过 Hugging Face Hub 下载模型
提供 Docker 镜像以简化部署
支持在 NVIDIA GPU 上运行以提高性能
提供详细的安装和使用说明
使用教程
1. 确保系统中已安装 Git Large File Storage (LFS)。
2. 使用 HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN 从 Hugging Face Hub 下载模型。
3. 克隆 Reverb 代码库到本地。
4. 设置虚拟环境并激活。
5. 在代码库根目录下，设置环境变量以包含 ASR 目录。
6. 使用 Docker 构建镜像（如果需要）。
7. 运行 Docker 容器（如果使用 Docker 部署）。
8. 按照 README.md 中的说明进行模型推理和评估。
流量来源
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自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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