Project idea :- Subtitle Quality Enhancement Using Machine Learning

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#4 abierto el 21/8/2024 1 comentario 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

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Evaluación

Dificultad: 5/5
Tiempo estimado: Más de una semana
Aptitud para principiantes: 15/100

Tipo de issue: Nueva funcionalidad
Claridad: Necesita aclaración
Estado de actividad: Estancado
Stack tecnológico: opencv, python, pytorch, tensorflow
Área: audio-video-rtc, machine-learning

Línea de trabajo

Comienza revisando el repositorio Subtitle-Resync y su flujo existente de procesamiento de subtítulos; el issue no especifica archivos de implementación, pruebas ni puntos de entrada. Antes de programar, delimita la propuesta a una única funcionalidad medible, identifica el código y la ruta de datos relevantes, y define pruebas o criterios de evaluación que demuestren que la mejora seleccionada está completa.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Subtitle Quality Enhancement Using Machine Learning

Description: Develop a machine learning model that can automatically enhance the quality of subtitle files by correcting errors, improving timing, and optimizing readability.
Tech Stack: Python, TensorFlow/PyTorch, OpenCV, Natural Language Processing (NLP).

Key Features:
Correct spelling and grammatical errors in subtitles.
Adjust subtitle timing to better match speech.
Suggest or automatically implement style improvements for readability.

About me:-
I am Priyanshu Tiwari from India, and I have good expertise in Machine Learning and Deep Learning. I have worked on four research projects: two in the dental field and two involving professors' PhD projects.

Lenguaje dominante: C++
Estrellas: 27
Forks: 3
Métricas de merge de PR: Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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