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LocalVQE v1.4-AEC

Questa prima parte Soniqo pagina documenta l'implementazione LocalVQE v1.4-AEC dal locale speech-swift. Hugging Face

Pagina iniziale

Le carte di atterraggio e i menu Docs ora puntano qui prima; il modello di sorgente e i link di fascio rimangono disponibili da questa pagina.

In un solco

Modello	LocalVQE v1.4-AEC
Role	Cancellazione dell'eco acustico di riferimento esplicito
Indietro	Native C++ filtro adattativo più stativo Core ML
Produzione	16 kHz mono Float32 PCM pulito-microfono
Lingue	Elaborazione acustica indipendente dal linguaggio
Licenza	Apache-2.0 codice e pesi
Stato	Streaming e full-clip speech-swift runtime
Fonte	Localizzazione
Prodotto Swift	`SpeechEnhancement`
CLI / runtime	Tempo di esecuzione programmatico localeVQEEchoCanceller

Uso

Lo snippet seguente rispecchia l'attuale speech-swift API o comando esposto dal repo.

import SpeechEnhancement

let aec = try await LocalVQEEchoCanceller.fromPretrained()
let cleanMicrophone = try aec.processFrame(
    microphone: microphoneFrame,
    reference: playbackReferenceFrame
)

Link di modello

Note di attuazione

I riferimenti a microfono e riproduzione sono ingressi separati e sincronizzati; una trascrizione audio-sistema misto non è un riferimento valido.
Streaming accetta esattamente 256 campioni mono per ingresso a 16 kHz e aggiunge un 16 ms spettro hop di latenza algoritmica.
Ogni frame drena buffer temporanei Core ML prima di tornare, i filetti di cattura a lungo termine non esauriscono il limite IOSurface di macOS
Ripristinare dopo le fotogrammi, i cambiamenti del dispositivo, catturare riavviamenti, o registrare i confini in modo che il filtro stante e lo stato neurale non possano attraversare le discontinuità.
Un riferimento silenzioso conserva solo il discorso del microfono; il runtime non cade mai indietro per sottrarre un mix o muting il microfono.
Non cascate ciecamente questo percorso con Apple Voice Processing I/O perché due annullamentotori adattativi possono falsare il discorso di fine.