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CAM++ 说话人确认模型基于密集连接时延神经网络，专为中文通用场景设计，在约 200k 说话人的大规模数据集上训练而成。该模型在说话人识别任务中兼顾高性能与高效率，相比主流模型（如 ResNet34、ECAPA-TDNN）在准确率与推理速度上均有优势，可广泛用于说话人确认、说话人日志、语音合成及说话人风格转换等场景。
FSMN语音端点检测-中文-通用-16k
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FSMN语音端点检测模型是一个中文通用的VAD模型，支持16kHz采样率。它能够准确检测长语音片段中有效语音的起止时间点，基于FSMN结构，在20,000小时工业级普通话数据上训练。该模型可与ASR模型组合使用，提升语音识别效率。
这是一个中文通用语音识别模型，采用非自回归架构，支持对长达数小时的音频进行离线识别。模型集成了语音活动检测（VAD）、语音识别、标点恢复和时间戳输出功能，能够直接生成带标点的文字结果。在多个中文公开数据集上取得了领先的识别效果，可用于语音输入、会议纪要、语音导航等场景。
这是一个为 OSWorld 项目提供评估文件缓存的数据集，包含大量用于多模态代理评测的各类文件，覆盖 Chrome、Firefox、GIMP、LibreOffice（Calc、Impress、Writer）、Thunderbird、VS Code 等多个应用场景。文件组织方式按应用分类，每个目录下再按具体评测场景细分，存放图片、文档、电子表格、演示文稿、媒体文件、数据集和配置文件等。该缓存旨在提升文件访问的可靠性和速度，确保评测资源稳定可用，支持直接通过文件路径或编程方式获取。