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chandra-ocr-2-GGUF

prithivMLmods

> Chandra-OCR-2 from Datalab is a state-of-the-art OCR model that outputs structured markdown, HTML, or JSON while preserving precise layout information from images and PDFs across 90+ languages. It achieves SOTA benchmarks with 85.9% on olmocr and 77.8% multilingual score (+12% over Chandra 1), delivering major gains in math equation parsing, complex table reconstruction (including merged cells), handwriting recognition, form elements like checkboxes, and wide-document layouts alongside vastly improved image captioning and diagram extraction. Available via free playground, hosted API for production speed/accuracy, or local deployment through HuggingFace Transformers/vLLM, it excels at transforming challenging real-world documents—financial filings, research papers, historical scans, multilingual forms—into semantically rich structured data for downstream AI pipelines and automation workflows.

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clef-FP8

prithivMLmods

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> **Common-Voice-Gender-Detection** is a fine-tuned version of `facebook/wav2vec2-base-960h` for **binary audio classification**, specifically trained to detect speaker gender as **female** or **male**. This model leverages the `Wav2Vec2ForSequenceClassification` architecture for efficient and accurate voice-based gender classification. > [!note] Wav2Vec2: Self-Supervised Learning for Speech Recognition : https://arxiv.org/pdf/2006.11477 * **Speech Analytics** – Assist in analyzing speaker demographics in call centers or customer service recordings. * **Conversational AI Personalization** – Adjust tone or dialogue based on gender detection for more personalized voice assistants. * **Voice Dataset Curation** – Automatically tag or filter voice datasets by speaker gender for better dataset management. * **Research Applications** – Enable linguistic and acoustic research involving gender-specific speech patterns. * **Multimedia Content Tagging** – Automate metadata generation for gender identification in podcasts, interviews, or video content.

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This is an ONNX version of prithivMLmods/Common-Voice-Gender-Detection. It was automatically converted and uploaded using this space. > **Common-Voice-Gender-Detection** is a fine-tuned version of `facebook/wav2vec2-base-960h` for **binary audio classification**, specifically trained to detect speaker gender as **female** or **male**. This model leverages the `Wav2Vec2ForSequenceClassification` architecture for efficient and accurate voice-based gender classification. > [!note] Wav2Vec2: Self-Supervised Learning for Speech Recognition : https://arxiv.org/pdf/2006.11477

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