Add speaker diarization (Nemotron 3 Diarization)
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- pytorch, react-native, typescript
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- TypeScript
- スター
- 1.8k
- フォーク
- 101
- 平均マージ
- 2日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 57
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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