brouhaha

提供商pyannote
分类voice-activity-detection
许可证openrail
下载量1.8K
星标0

简介

brouhaha 是一款由 pyannote 开发的轻量级语音活动检测（VAD）模型。它专注于从音频流中精准地剔除静音和背景噪音，仅保留有人类说话的片段。对于中国开发者而言，它非常适合作为语音识别（ASR）流水线的前置环节，通过过滤无效音频来降低后续大模型的推理成本并提升识别准确率。该模型上手难度较低，能够快速集成到实时语音助手或长音频处理工具中，是构建高效语音处理管线的理想“过滤器”。

核心亮点

  • 精准剔除静音，提升 ASR 识别效率
  • 轻量化设计，支持低延迟实时处理
  • pyannote 生态支持，易于快速集成
  • 有效降低长音频处理的计算资源消耗

使用方法

安装依赖
# 安装 Hugging Face transformers
pip install transformers torch
SDK 使用
# 使用 transformers 加载模型
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model = AutoModel.from_pretrained("pyannote/brouhaha")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pyannote/brouhaha")

Hugging Face 下载

我们推荐使用命令行或者 Hugging Face Hub SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 huggingface_hub：

操作指引 
pip install -U huggingface_hub

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
huggingface-cli download pyannote/brouhaha

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 config.json 到当前路径下 ./dir 目录为例） 
huggingface-cli download pyannote/brouhaha config.json --local-dir ./dir

更多命令行下载选项，可参见官方文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from huggingface_hub import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('pyannote/brouhaha')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://huggingface.co/pyannote/brouhaha

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/pyannote/brouhaha

模型文件托管在 Hugging Face Hub，使用 HF CLI / SDK / Git 直接下载，不经过本站。

PyTorch / Transformers 使用

安装 Transformers

安装 Transformers 
pip install -U transformers torch

模型加载和推理

模型加载和推理 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('pyannote/brouhaha')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('pyannote/brouhaha')

模型下载

我们推荐使用命令行或者 ModelScope SDK 来进行模型的下载。

操作指引：在下载前，请先通过如下命令安装 ModelScope：

操作指引 
pip install modelscope

命令行下载

下载完整模型库

下载完整模型库 
modelscope download --model pyannote/brouhaha

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例）

下载单个文件到指定本地文件夹（以下载 README.md 到当前路径下 dir 目录为例） 
modelscope download --model pyannote/brouhaha README.md --local_dir ./dir

更多更丰富的命令行下载选项，可参见具体文档

SDK 下载

SDK 下载 
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('pyannote/brouhaha')

Git 下载

请确保 lfs 已经被正确安装

Git 下载 
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/pyannote/brouhaha.git

如果您希望跳过 lfs 大文件下载，可以使用如下命令

跳过 LFS 
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/pyannote/brouhaha.git

ModelScope 模型页直接下载模型文件；无需将模型文件放在本站服务器。

Notebook 快速开发

下载并安装 ModelScope library

下载并安装 ModelScope library 
pip install "modelscope[audio,cv,nlp,multi-modal,science]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html

模型加载和推理

模型加载和推理 
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

p = pipeline('text-generation', 'pyannote/brouhaha')
查看官方来源