Add speaker diarization (Nemotron 3 Diarization)
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- pytorch, react-native, typescript
- Área
- machine-learning, mobile
Línea de trabajo
Start by reading the existing VAD and STT integrations in React Native ExecuTorch to understand how models are exposed and run on device. Then investigate how the proposed Nemotron-3-Diarization model can fit that flow. Done means adding speaker diarization so the library can identify who spoke when; the issue does not specify files, tests, or acceptance details.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Problem description
No speaker diarization.
Proposed solution
Add nvidia/Nemotron-3-Diarization (99M).
Benefits to React Native ExecuTorch
"Who spoke when" on top of VAD and STT.
- Lenguaje dominante
- TypeScript
- Estrellas
- 1.8k
- Forks
- 101
- Merge medio
- 2 d 5 h
- PR fusionados (30 d)
- 57
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
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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