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0	1800	叮咚棒棒。
1800	5600	今天我們帶來MOS團隊出品的MOS Transcribe Diaryce 模型。
5600	9400	0.9B小模型,卻能適配多說話人場景。
9400	12100	話不多說,直接看應用樣例。
12100	15800	我們先看這個接近40分鐘的單說話人會議場景。
15800	19400	能看到這個識別精度還有打軸的準確率都是比較高的。
19400	24600	It's called Attention Residual,Block Attention Residual,on the right hand side。
24600	28000	這裡像Attention Residual這種名詞也能識別準。
28000	32400	不過像Mion優化器這種出現率比較低的名詞,就識別稍差一點。
32400	36400	And it's back,and now we scale an open source Mion click。
36400	39800	然後看這個35分鐘的多說話人會議場景。
39800	43800	後來我意識到一個問題就是他和之前的這種。
43800	46400	但是我相信只有用過OpenCloud。
46400	48400	我感覺首先可能。
48400	49600	然後另外一個我對。
49600	51800	順著這個剛剛一直在討論。
51800	54000	能看到這五個人基本上都能對上。
54000	56000	有一些專業名詞稍有混淆。
56000	58400	像這裡的OpenCloud轉入成OpenCloud。
58400	60400	還有Harness轉入成Hardest。
60400	62400	隨著像Skills啊或者Harness這些大家。
62400	64400	其實影響不太大。
64400	66400	科技名詞更新太快了。
66400	70400	最後的話,看這個有12個說話人的遊戲錄品。
70400	72800	你們也有男朋友嗎?
72800	75200	5個好像是。
75200	77200	能看到都穩定分隔開來了。
77200	81200	不過後面出現了S13和S14兩個多餘的說話人。
81200	87200	這兩個說話人之前是已經被識別為了S5和S6的。
87200	91200	但考慮到模型才0.9B,整體還是假不掩餘的。
91200	95600	如果大家用官方提供的WebUI的話,還有比較方便的導出功能。
95600	97600	包括設置特定格式等等。
97600	99600	方便各位後續的處理。
99600	101600	最後看一下官方的客觀指標。
101600	103600	最後看一下官方的客觀指標。
103600	107000	能看到這個小模型甚至能幹過許多大廠必源模型。
107000	109600	並且能看到他們還提供了一個Pro版本。
109600	111400	Pro版本不僅性能更強。
111400	113600	而且MOS官方還提供了網站。
113600	116400	支持在線使用或者調用API使用。
116400	119000	網站我放到簡介和置頂評論裡了。
119000	120800	歡迎大家多多使用。
120800	123800	大家也可以結合其他阿婆主的視頻去看。
123800	127600	大家都對MOS Transcribe Diaries給出了比較正面的評價。
127600	129200	歡迎大家到官網使用。
129200	130800	我們下期視頻再見。
131600	133600	我們下期視頻。
133600	134600	我們下期視頻。
134600	135600	我們下期視頻。
135600	136600	我們下期視頻。
136600	137600	我們下期視頻。
137600	138600	我們下期視頻。
138600	139600	我們下期視頻。
139600	140600	我們下期視頻。
140600	141600	我們下期視頻。
141600	142600	我們下期視頻。
142600	143600	我們下期視頻。
143600	144600	我們下期視頻。
144600	145600	我們下期視頻。
145600	146600	我們下期視頻。
146600	147600	我們下期視頻。
147600	148600	我們下期視頻。
148600	149600	我們下期視頻。
149600	150600	我們下期視頻。
150600	151600	我們下期視頻。
151600	152600	我們下期視頻。
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155600	156600	我們下期視頻。
156600	157600	我們下期視頻。
157600	158600	我們下期視頻。
