MetaのAIカスタマーサービスにセキュリティ脆弱性が発覚。ハッカーがAIチャットボットを騙し、オバマ元大統領のホワイトハウスアカウントや米宇宙軍曹長、Sephora公式ページを含む複数の著名Instagramアカウントを乗っ取り、悪質なプロパガンダを投稿。AIツールの安全性に疑問が高まる。....
グラミー賞に歴史的快挙到来：ビートルズのAI技術を用いて制作された新曲『Now and Then』が、年間最優秀作品賞と最優秀ロックパフォーマンス賞にノミネートされ、グラミー賞にノミネートされた初のAI支援楽曲となった。昨年末に発表されたこの曲は、大きな注目を集めている。一般的にAIによるディープフェイク技術だと考えられているのと異なり、実際には『ステムセパレーション (stem separation)』と呼ばれるAI技術を用いて、6
AIを使用して話者ごとに音声を分離し、混合音声を独立した音声トラックに分割し、オンラインでプレビューしてダウンロードできます。
Un generador de música basado en IA que convierte texto en música. Soporta doblaje de IA, eliminación de voz original y separación de pistas de audio.
Stepfun
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EarthnDusk
Ktiseos Nyx 9月チェックポイントは、LoRA融合技術に基づくテキストから画像生成モデルで、creativeml - openrail - mライセンスを採用しています。このモデルはOnomaAIResearch/Illustrious - xl - early - release - v0基礎モデルを基に構築され、EarthnDusk/XL_PDXL_Embeddingsデータセットを使用して訓練され、高品質の画像生成タスクに特化しています。
speechbrain
これはSepFormerアーキテクチャに基づく音声エンハンスメントモデルで、ノイズ除去タスクに特化しており、マイクロソフトDNS - 4データセットで訓練され、16kHzサンプリング周波数のオーディオ処理をサポートします。
これはSepFormerアーキテクチャに基づく音声強化モデルで、救援シーンのドイツ語音声に対してノイズ除去処理を行い、16kHzのサンプリングレートで優れた性能を発揮します。
これはSepFormerアーキテクチャに基づく音源分離モデルで、Libri3Mixデータセットでトレーニングされ、混合音声を複数の独立した音源に分離できます。
SepFormerアーキテクチャを使用して実装された音源分離モデルで、Libri2Mixデータセットでトレーニングされ、混合オーディオから独立した音源を分離できます
これはSepFormerアーキテクチャを使用した音声エンハンスメントモデルで、音声のノイズと残響を除去するために特化しており、WHAM!データセットで16kHzのサンプリング周波数で訓練されています。
これはRE - SepFormerアーキテクチャに基づくオーディオソース分離モデルで、SpeechBrainによって実装され、WSJ0 - 2Mixデータセットで訓練されました。
mpariente
これはAsteroidフレームワークでトレーニングされたConvTasNetモデルで、音源分離タスク専用に設計されており、WHAM!データセットのsep_cleanタスクでトレーニングされました。
SepFormerアーキテクチャに基づくオーディオソース分離モデルで、WSJ0-2Mixデータセットで訓練され、混合オーディオを独立した音声ソースに分離できます。
SepFormerはTransformerベースの音声源分離モデルで、WHAMR!データセットで訓練され、混合音声信号の分離に使用されます。
このモデルはSepFormerアーキテクチャを通じて音声強化（ノイズ除去 + 残響除去）を実現し、WHAMR!データセット（8kHz）で事前学習され、テストセットのSI - SNRは10.59dBに達します。
SepFormerモデルを使用して音声強化（ノイズ除去）を行うツールセットで、WHAM!データセット（8kHzサンプリング周波数版）で事前学習され、環境雑音と残響を除去します。
これはSepFormerアーキテクチャに基づくオーディオソース分離モデルで、WHAM!データセットで訓練され、混合オーディオ内の異なる音源を分離できます。
これはSepFormerアーキテクチャを使用してオーディオソース分離を行うモデルで、WSJ0 - 3Mixデータセットで訓練され、混合音声を独立した音声源に分離することができます。
これはSepFormerアーキテクチャに基づく音源分離モデルで、WHAMR!データセットでトレーニングされ、16kHzサンプリングレートの音声信号分離に適しています。
JorisCos
これはAsteroidフレームワークを基に訓練されたConvTasNetモデルで、オーディオ分離タスクに特化しており、Libri2Mixデータセットのsep_cleanタスクで訓練されています。
これはBaseネットワーク用に設計されたMCPサーバーで、自然言語コマンドでウォレット管理、残高照会、取引実行などのブロックチェーン操作を実行できます。BaseメインネットとSepoliaテストネットをサポートし、Claude DesktopなどのLLMクライアントと統合できます。
thirdwebをベースにした簡易MCPサーバーで、LLMにブロックチェーン機能を提供し、トークンのデプロイ、鋳造、転送、残高照会などの操作をサポートし、デフォルトでbase sepoliaネットワークで動作します。
軽量級のMCPサーバーで、Wormholeブリッジを通じてイーサリアムSepoliaテストネットとモナドテストネット間の資産のクロスチェーン転送機能を実現し、残高照会、クロスチェーン送金などの操作をサポートします。
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