facebook/seamless-m4t-v2-large
SeamlessM4T v2 SeamlessM4T is our foundational all-in-one Massively Multilingual and Multimodal Machine Translation model delivering high-quality translation for speech and text in nearly 100 languages. SeamlessM4T models support the tasks of: - Spe...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🌍 SeamlessM4T v2 Large: Dịch thuật đa ngôn ngữ đa dạng thức từ Facebook
SeamlessM4T v2 là mô hình đa nhiệm hỗ trợ dịch giữa speech và text trong gần 100 ngôn ngữ, cải tiến từ kiến trúc UnitY2.
SeamlessM4T v2 Large là phiên bản cập nhật của dự án SeamlessM4T do Facebook phát hành, dựng trên kiến trúc UnitY2 mới. Mô hình hỗ trợ 5 nhiệm vụ chính: dịch giọng nói sang giọng nói (S2ST), giọng nói sang văn bản (S2TT), văn bản sang giọng nói (T2ST), văn bản sang văn bản (T2TT), và nhận dạng giọng nói tự động (ASR). Với hơn 100 ngôn ngữ được hỗ trợ, đây là một giải pháp toàn diện cho dịch thuật đa ngôn ngữ.
✨ Điểm nổi bật
- Kiến trúc UnitY2: Cải tiến từ v1 với upsampling ký tự-hierarchical và decoding không tự động, tăng tốc độ sinh giọng nói.
- Hỗ trợ 101 ngôn ngữ đầu vào giọng nói: Phạm vi ngôn ngữ rất rộng, bao phủ hầu hết các ngôn ngữ chính thức và đa số ngôn ngữ thiểu số.
- Hỗ trợ 96 ngôn ngữ đầu vào/văn bản đầu ra: Dịch liên ngôn ngữ linh hoạt giữa các ngôn ngữ văn bản.
- Hỗ trợ 35 ngôn ngữ đầu ra giọng nói: Sinh giọng nói tự nhiên cho các ngôn ngữ lớp.
- Tích hợp với Transformers: Hỗ trợ sẵn qua thư viện Hugging Face Transformers, dễ dàng tích hợp vào pipeline NLP.
- Đánh giá detai: Cung cấp kết quả đánh giá trên FLEURS, CoVoST2, CVSS-C kèm ID dữ liệu.
- Hỗ trợ fine-tuning: Cung cấp tài liệu và công cụ để người dùng tinh chỉnh mô hình cho nhiệm vụ riêng.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các mô hình dịch thuật truyền thống chỉ xử lý một dạng đầu vào (văn bản hoặc giọng nói), SeamlessM4T v2 là một mô hình đa dạng thức thực sự, cho phép dịch liền mạch giữa bất kỳ sự kết hợp nào của văn bản và giọng nói. Điều này mở ra khả năng ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực hỗ trợ phiên dịch thời gian thực, truyền thông đa ngôn ngữ và giáo dục.
Nhờ kiến trúc UnitY2 mới, SeamlessM4T v2 không chỉ nâng chất lượng dịch mà còn tối ưu tốc độ sinh giọng nói, giảm đáng kể thời gian xử lý so với phiên bản trước. Đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh như trợ lý ảo đa ngôn ngữ hoặc nền tảng giáo dục trực tuyến toàn cầu.
#AI #MachineTranslation #Multilingual #SpeechRecognition #TextToSpeech #HuggingFace #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
OmniVoice 🌍 OmniVoice is a massively multilingual zero-shot text-to-speech (TTS) model supporting over 600 languages. Built on a novel diffusion language model-style architecture, it delivers high-quality speech w...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Whisper Whisper is a pre-trained model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation. Trained on 680k hours of labelled data, Whisper models demonstrate a strong ability to generalise to many datasets and domains without the need for...
Whisper Whisper is a pre-trained model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation. Trained on 680k hours of labelled data, Whisper models demonstrate a strong ability to generalise to many datasets and domains without the need for...
Multilingual-E5-large Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 24 layers and the embedding size is...
The embedding model trained by Jina AI. jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA Quick Start Blog(https://jina.ai/news/jina-embeddings-v3-a-frontier-multilingual-embedding-model/parameter-dimensions) | Azure(https://azuremarketplac...
XLM-RoBERTa (base-sized model) XLM-RoBERTa model pre-trained on 2.5TB of filtered CommonCrawl data containing 100 languages. It was introduced in the paper Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale(https://arxiv.org/abs/1911.02116)...
Multilingual-E5-small Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 12 layers and the embedding size is...