Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
🖥 PDF to Podcas- еще один проект преобразования текста в подкасты от NVIDIA

Он предназначенный для преобразования PDF-документов в персонализированный аудиоконтент с использованием технологий генеративного ИИ.

Ключевые компоненты:

- Инструмент преобразования PDF в Markdown: Извлекает содержимое из PDF-файлов и конвертирует его в формат Markdown для дальнейшей обработки.

- Сервис создания монологов или диалогов
: Обрабатывает Markdown-контент, обогащая или структурируя его для создания естественного аудиоконтента.

- Сервис преобразования текста в речь (TTS): Преобразует обработанный контент в высококачественную речь.

Преимущества использования:

- Персонализация: Возможность адаптации решения под специфические потребности организации, включая брендинг, аналитику, реальное время перевода или интерфейс цифрового человека для повышения вовлеченности.
- Конфиденциальность: Решение соответствует требованиям конфиденциальности на всех этапах обработки данных.
- Гибкость: Модульная структура позволяет добавлять дополнительные функции, соответствующие потребностям пользователей.

- Микросервисы NVIDIA NIM используются для развертывания и масштабирования моделей на GPU.

- Модели Llama 3.1 применяются для обработки и генерации текста.

- Langchain используется для обработки и интеграции данных.

- Docling применяется для парсинга документов.

- ElevenLabs предоставляет сервисы преобразования текста в речь.

Лицензирование:
Использование моделей в этом проекте регулируется NVIDIA AI Foundation Models Community License.

Github: https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/pdf-to-podcast
Project: build.nvidia.com/nvidia/pdf-to-podcast

@ai_machinelearning_big_data


#nim #tts #pdftopodcast
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/machinelearning_interview/1582
Create:
Last Update:

🖥 PDF to Podcas- еще один проект преобразования текста в подкасты от NVIDIA

Он предназначенный для преобразования PDF-документов в персонализированный аудиоконтент с использованием технологий генеративного ИИ.

Ключевые компоненты:

- Инструмент преобразования PDF в Markdown: Извлекает содержимое из PDF-файлов и конвертирует его в формат Markdown для дальнейшей обработки.

- Сервис создания монологов или диалогов
: Обрабатывает Markdown-контент, обогащая или структурируя его для создания естественного аудиоконтента.

- Сервис преобразования текста в речь (TTS): Преобразует обработанный контент в высококачественную речь.

Преимущества использования:

- Персонализация: Возможность адаптации решения под специфические потребности организации, включая брендинг, аналитику, реальное время перевода или интерфейс цифрового человека для повышения вовлеченности.
- Конфиденциальность: Решение соответствует требованиям конфиденциальности на всех этапах обработки данных.
- Гибкость: Модульная структура позволяет добавлять дополнительные функции, соответствующие потребностям пользователей.

- Микросервисы NVIDIA NIM используются для развертывания и масштабирования моделей на GPU.

- Модели Llama 3.1 применяются для обработки и генерации текста.

- Langchain используется для обработки и интеграции данных.

- Docling применяется для парсинга документов.

- ElevenLabs предоставляет сервисы преобразования текста в речь.

Лицензирование:
Использование моделей в этом проекте регулируется NVIDIA AI Foundation Models Community License.

Github: https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/pdf-to-podcast
Project: build.nvidia.com/nvidia/pdf-to-podcast

@ai_machinelearning_big_data


#nim #tts #pdftopodcast

BY Machine learning Interview






Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1582

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists

Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.

Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.

Machine learning Interview from cn


Telegram Machine learning Interview
FROM USA