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Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 in Basque using the Common Voice. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. Many thanks to the OVH team for providing access to a V-100 instance. Without their help, fine-tuning would not be possible! I would also thank Manuel Romero (mrm8488) for helping with the fine-tuning script!

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Step-Audio-Chat

阶跃星辰

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Step-Audio-R1

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Step-Audio-R1.1

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Fine-tuned facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on Marathi using the Open SLR64 dataset. When using this model, make sure that your speech input is sampled at 16kHz. This data contains only female voices but the model works well for male voices too. Trained on Google Colab Pro on Tesla P100 16GB GPU. **WER (Word Error Rate) on the Test Set**: 12.70 % The model can be used directly without a language model as follows, given that your dataset has Marathi `actual_text` and `path_in_folder` columns: Train-Test ratio was 90:10. The training notebook Colab link here. weights-and-biases run summary here

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pop2piano

sweetcocoa

Pop2Piano was proposed in the paper Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation by Jongho Choi and Kyogu Lee. Piano covers of pop music are widely enjoyed, but generating them from music is not a trivial task. It requires great expertise with playing piano as well as knowing different characteristics and melodies of a song. With Pop2Piano you can directly generate a cover from a song's audio waveform. It is the first model to directly generate a piano cover from pop audio without melody and chord extraction modules. Pop2Piano is an encoder-decoder Transformer model based on T5. The input audio is transformed to its waveform and passed to the encoder, which transforms it to a latent representation. The decoder uses these latent representations to generate token ids in an autoregressive way. Each token id corresponds to one of four different token types: time, velocity, note and 'special'. The token ids are then decoded to their equivalent MIDI file.

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