#实时处理

TensorFlowTTS入门指南 - 实时多语言语音合成框架

2 个月前
Cover of TensorFlowTTS入门指南 - 实时多语言语音合成框架

探索流处理技术:Awesome Streaming 项目深度解析

3 个月前
Cover of 探索流处理技术:Awesome Streaming 项目深度解析

ESANet: 高效的RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

3 个月前
Cover of ESANet: 高效的RGB-D语义分割网络用于室内场景分析

Anime4K: 革新性的实时动漫画质提升技术

3 个月前
Cover of Anime4K: 革新性的实时动漫画质提升技术

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18:基于单目RGB相机的实时3D手部姿态估计

3 个月前
Cover of MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18:基于单目RGB相机的实时3D手部姿态估计

BackgroundMattingV2: 实时高分辨率背景抠图技术的突破性进展

3 个月前
Cover of BackgroundMattingV2: 实时高分辨率背景抠图技术的突破性进展

aubiojs: JavaScript音频处理库的革新之作

3 个月前
Cover of aubiojs: JavaScript音频处理库的革新之作

波斯车牌识别系统(PLPR):突破性技术助力智能交通管理

3 个月前
Cover of 波斯车牌识别系统(PLPR):突破性技术助力智能交通管理

DeepFilterNet: 使用深度滤波的高效全频带音频降噪框架

3 个月前
Cover of DeepFilterNet: 使用深度滤波的高效全频带音频降噪框架
相关项目
Project Cover

TensorFlowTTS

探索TensorFlowTTS:快速、灵活的多语言语音合成平台,采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN,可部署于移动设备,助力全球开发者创造多语种语音应用。

Project Cover

persian-license-plate-recognition

利用先进的深度学习模型和友好界面,实现高精度的波斯车牌识别。适用于交通监控和自动车辆识别,支持实时视频流处理与管理。

Project Cover

DeepFilterNet

DeepFilterNet是一个低复杂度的全频段音频(48kHz)实时语音增强框架,支持Linux、MacOS和Windows。该项目包含用于数据加载和增强的Rust代码模块,以及Python接口和预训练模型。它还支持LADSPA插件,用于实时噪声抑制,并提供详细的安装和使用指南,适用于终端命令行、Python脚本和深度学习模型训练等多种应用场景。

Project Cover

aubiojs

aubiojs是一个基于aubio的JavaScript实时音频处理库,主要提供实时音高检测和BPM计算功能。该库支持Web和Node.js环境,具有易用性和高性能特点。利用aubiojs可进行音频分析和处理,适用于音乐应用和声音识别等项目。通过emscripten编译,aubiojs实现了高效的跨平台兼容性。

Project Cover

BackgroundMattingV2

该项目开发了实时高分辨率背景抠图技术,通过额外背景图像实现高质量抠图。研究展示了创新的神经网络架构,并提供新数据集。成果获CVPR 2021最佳学生论文荣誉提名,推动视频处理和图像编辑技术发展。

Project Cover

RapidTranscribe.com

RapidTranscribe.com提供专业的音视频转文字服务,支持100多种语言。该平台具备说话人分离、YouTube集成、可编辑报告等功能,能快速准确地处理常见音视频格式。通过转录会议和教学视频,用户可提高工作效率并改善内容可访问性。该平台为个人和企业提供多种定价方案,以满足不同需求。

Project Cover

Gladia

Gladia是一个音频智能处理API平台,基于优化的Whisper ASR技术提供实时和异步语音转文字、多语言翻译服务。平台集成了摘要生成、章节划分、情感分析等音频智能功能,支持99种语言。通过简单的API集成,开发者可以快速为应用添加先进的音频AI能力,有效挖掘音频数据价值。

Project Cover

live-captions.com

live-captions.com提供实时字幕和交互式转录服务,支持近140种语言和方言。该平台易于集成,无需编程即可实现基本功能,可与RTMP流无缝对接。适用于会议、直播等场景,提供实时处理和录制媒体的字幕生成,为用户提供经济高效的无障碍解决方案。

Project Cover

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18

MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术,实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本,支持多种2D关节估计器,并提供Docker配置便于测试。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号