来自 Hugging Face 的 AI 项目

Ninada

gnumanth · 工具包

用 12 种语言朗读文本，包括梵语、印度英语、印地语和泰米尔语，24 kHz 的声音可在浏览器或手机上运行。有两档 ONNX，一档给桌面，一档给手机。

Distil-Whisper distil-large-v3

distil-whisper · 工具包

把英语语音转成文字，速度约为 Whisper large-v3 的 6.3 倍，长音频上的准确率仍很接近。适合需要转写录音的开发者和团队。

GLaDOS_TTS

DavesArmoury · 工具包

面向 NVIDIA NeMo 的 GLaDOS 文字转语音声音，附带转换成 Riva 文件并在 Jetson 上部署的步骤，适合在 NVIDIA 硬件上做语音项目的人。

Anuvani-LID

CIIL · 工具包

识别音频片段里说的是印度 22 种官方语言还是印度英语，并给出校准过的分数。适合构建多语言语音流水线的开发者。

bge-small-en-v1.5

BAAI · 工具包

BAAI 的小型英文文本嵌入模型，把句子变成向量，用于搜索和检索。约 33M 参数，属于 FlagEmbedding 项目。

bge-base-en-v1.5

BAAI · 工具包

把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型，适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。

AE3-TL

APEXE3HQ · 工具包

找出数字版 PDF 页面上的每个表格，并逐个单元格重建，保留合并单元格、表头、标题和脚注。适合从报告、申报文件和论文中提取表格的团队。

ModernBERT-large

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为更大的长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。

ModernBERT-base

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。

Pocket TTS Indonesian

anak10thn · 工具包

朗读印尼语文本，还能从一小段录音克隆声音，用 6 层模型在 CPU 上就能运行。适合需要印尼语语音、并有权使用该声音的开发者和创作者。

Orukeet

oruk · 工具包

转写 25 种语言的语音，是 NVIDIA Parakeet TDT 模型的改造版，在作者的测试中词错误率更低。适合批量或实时转写录音的团队。

SMaLL-100

alirezamsh · 工具包

在很长的语言列表之间翻译文本，覆盖超过 10K 个语言对，模型比 M2M-100 小得多、快得多。适合需要紧凑多语言翻译的开发者和研究者。

FRIDA-Decisions

ai-forever · 工具包

一次处理就能对俄语文本做结构化判断：选一个选项、按量表打分、回答是或否，或给候选排序。适合要对俄语消息分类和路由的开发者。

UltraBERT-150M-clairic-extraction

tasksource · 工具包

按你用简短指令描述的字段，从文本里抽取答案，比如发票号或公司名，并返回匹配的片段。一个 150M 模型同时覆盖抽取式问答和实体识别。

Indic Multilingual Turn Detector

tarun7r · 工具包

读取语音转文字的转写文本，判断说话人是否已说完这一轮，支持英语、Hinglish 和七种印度语言。面向语音智能体和呼叫中心开发者。

Paradee-8M v1.2

sahilmahendrakar · 工具包

一个很小的英文文字转语音模型，有四种声音，用一个 8.5 MB 的 ONNX 文件就能在 CPU 上运行。适合想在应用里加语音又没有 GPU 的开发者。

Microduck Policies

pollen-robotics · 工具包

Pollen Robotics 为 Microduck 库发布的机器人模型，上个月被下载约 64,000 次。它的卡片细节很少，所以依赖它之前请先查看仓库。

turn-1-mini

p99lab · 工具包

只凭音频，在 CPU 上实时检测说话人何时说完、别人何时插话。适合语音智能体和通话工具的开发者。

multilingual-e5-large

intfloat · 工具包

把约 100 种语言的文本变成 1024 个数字的向量，用于搜索、匹配和检索。这是 intfloat 基于 xlm-roberta-large 的 5.6 亿参数嵌入模型。

SmolLM2-360M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、在普通硬件上就能运行的指令微调模型回答聊天式问题，也能做改写和摘要。适合想要比 135M 更有余量的小型聊天模型的开发者。