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ced-base

mispeech

CED are simple ViT-Transformer-based models for audio tagging, achieving **sota** performance on Audioset. Notable differences from other available models include: 1. Simplification for finetuning: Batchnormalization of Mel-Spectrograms. During finetuning one does not need to first compute mean/variance over the dataset, which is common for AST. 1. Support for variable length inputs. Most other models use a static time-frequency position embedding, which hinders the model's generalization to segments shorter than 10s. Many previous transformers simply pad their input to 10s in order to avoid the performance impact, which in turn slows down training/inference drastically. 1. Training/Inference speedup: 64-dimensional mel-filterbanks and 16x16 patches without overlap, leading to 248 patches from a 10s spectrogram. In comparison, AST uses 128 mel-filterbanks with 16x16 (10x10 overlap) convolution, leading to 1212 patches during training/inference. CED-Tiny runs on a common CPU as fast as a comparable MobileNetV3. 1. Performance: CED with 10M parameters outperforms the majority of previous approaches (~80M). `example_finetune_esc50.ipynb` demonstrates how to train a linear head on the ESC-50 dataset with the CED encoder frozen.

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dasheng-base

mispeech

Dasheng (**D**eep **A**udio-**S**ignal **H**olistic **E**mbeddi**ng**s), or “大声” ("great sound"), is a general-purpose audio encoder trained on a large-scale self-supervised learning task. Dasheng is designed to capture rich audio information across various domains, including speech, music, and environmental sounds. The model is trained on 272,356 hours of diverse audio data with 1.2 billion parameters, and exhibits significant performance gains on the HEAR benchmark. Dasheng outperforms previous works on CREMA-D, LibriCount, Speech Commands, VoxLingua, and competes well in music and environmental sound classification tasks. `example_finetune_esc50.ipynb` demonstrates how to train a linear head on the ESC-50 dataset with the Dasheng encoder frozen.

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MiDashengLM is an efficient audio-language model that achieves holistic audio understanding through **caption-based** alignment. It achieves state-of-the-art performance on multiple audio understanding benchmarks while maintaining high inference efficiency—delivering 3.2× throughput speedup and supporting batch sizes up to 512. Note that for most applications, we strongly recommend using the BF16 version (mispeech/midashenglm-7b-0804-bf16) for optimal performance and efficiency. The following evaluation results are based on the model version: `mispeech/midashenglm-7b-0804-fp32`.

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r1-aqa

mispeech

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