Add speaker diarization (Nemotron 3 Diarization)
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- pytorch, react-native, typescript
- Ambito
- machine-learning, mobile
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
- Lingua principale
- TypeScript
- Stelle
- 1.8k
- Fork
- 101
- Merge medio
- 2g 4h
- PR unite (30g)
- 58
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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