simple-ehm

A simple tool for a simple task: remove filler sounds ("ehm") from pre-recorded speeches. AI powered. Istruzioni in italiano in fondo al documento.

Usage

Basic invokation should be enough: ./simple_emh-runnable.py /path/to/video/file This will generate a subtilte track (.srt) for debugging and the output video in the same folder as the original file.

For more info read the help: ./simple_emh-runnable.py --help

Contributing to the model

There are two ways you can contribute to the model:

Contribute to the dataset

By sending me at least 30 1-second long WAV pcm_s16le mono 16kHz clips for each class (silence, speech, ehm) [easy]

• You can convert your clips to the right format with ffmpeg: ffmpeg -i input-file -c:a pcm_s16le -ac 1 -ar 16000 -filter:a "dynaudnorm" output.wav
• You can extract ehm(s) and silences along with erroneously classified sounds (false positives) by passing --generate-training-data as an invocation parameter. You can then use the latter to improve your training set!

Contribute to the training

• By implementing transfer training logic on this model's python notebook
• By retraining the current model with your dataset and make a PR with the updated one

ITA

simple-ehm

Un semplice strumento per un semplice compito: rimuovere gli "ehm" (suoni di riempimento) da discorsi pre-registrati.

Utilizzo

L'invocazione base dovrebbe essere sufficiente: ./simple_emh-runnable.py /percorso/al/file/video Questo genererò una traccia di sottotitoli (.srt) per fini diagnostici e il video tagliato nella stessa cartella del file originale.

Per maggiori informazioni sui parametri accettati, leggi la guida: ./simple_emh-runnable.py --help

Contribuire al modello

Ci sono due modi in cui puoi contribuire al modello:

Contribuisci al dataset

Inviandomi almeno 30 clip in formato WAV (pcm_s16le) mono con campionamento a 16kHz per ciascuna classe (silenzio, parlato, ehm) [facile]

• Puoi convertire le tue clip nel formato corretto con ffmpeg: ffmpeg -i input-file -c:a pcm_s16le -ac 1 -ar 16000 -filter:a "dynaudnorm" output.wav
• Puoi estrarre gli ehm(s) e i silenzi anche quelli classificati erroneamente (falsi positivi) passando --generate-training-data come parametro di invocazione. Puoi usare le clip classificate erroneamente per migliorare il tuo training set!

Contribuisci al training

• Implementando la logica di transfer training sul notebook python di questo modello, e
• Eseguendo il retraining della rete esistente con il tuo dataset ed inviandomi il modello aggiornato.