Project idea :- Subtitle Quality Enhancement Using Machine Learning

Aperta

#4 aperta il 21/8/2024 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà: 5/5
Tempo stimato: Più di una settimana
Idoneità per principianti: 15/100

Tipo di issue: Funzionalità
Chiarezza: Da chiarire
Stato di attività: Ferma
Stack tecnologico: opencv, python, pytorch, tensorflow
Ambito: audio-video-rtc, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia esaminando il repository Subtitle-Resync e il suo flusso esistente di elaborazione dei sottotitoli; l’issue non indica file di implementazione, test o punti di ingresso. Prima di scrivere codice, restringi la proposta a una singola funzionalità misurabile, identifica il codice e il percorso dei dati pertinenti e definisci test o criteri di valutazione che dimostrino che il miglioramento selezionato è completo.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale: C++
Stelle: 27
Fork: 3
Metriche di merge delle PR: Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
Fai un fork del repository e lavora su un branch.
Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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