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/1583
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/1583

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Newly uncovered hack campaign in Telegram

The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Machine learning Interview from it


Telegram Machine learning Interview
FROM USA