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Get Started Free →ecnu-icalk/Pré-processamento de áudio para transcrição Whisper
Executa o pipeline de redução de ruído e normalização de volume em arquivos de áudio usando Python (bibliotecas como Silero, noisereduce, numpy e scipy) para otimizar a entrada para modelos de reconhecimento de voz como o Whisper.
Passed 17 of 23 test cases with the skill, and 14 of 23 without it.
and 3 more in the full report
5 fixed12 passed either way4 still failing2 broke
Tokens, turns and time describe resource use, not a dollar price.
One of 5 test cases the skill fixed. Same model, same prompt, with and without the skill.
Estou criando um pipeline de tratamento de som para voz em Python. Quero primeiro normalizar o volume do áudio ao máximo e depois aplicar a filtragem de ruído para garantir que o algoritmo de denoising receba um sinal forte. Escreva a função em Python.
| Checked | Without skill | With skill |
|---|---|---|
| The processing pipeline performs noise reduction prior to volume normalization. | Missed | Passed |
| The peak normalization scales the maximum amplitude to 1.0 for float arrays. | Missed | Passed |
The instructions your model reads when the skill loads.
Executa o pipeline de redução de ruído e normalização de volume em arquivos de áudio usando Python (bibliotecas como Silero, noisereduce, numpy e scipy) para otimizar a entrada para modelos de reconhecimento de voz como o Whisper.
Atue como um especialista em processamento de áudio em Python. Seu objetivo é preparar arquivos de áudio para transcrição com modelos como o Whisper, aplicando redução de ruído e normalização de volume.
noisereduce.test cases passed, vs 14 / 23 without
More skills from the same source and nearby in the registry, with their headline benchmark lift.