ContextLab / ContextLab/cdl-hackathon
look at speech timing, pauses, etc., and other speech markers/properties as a predictor of how "good" of a speaker someone is
オープン
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
この issue には説明がありません。
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
ファイル、テスト、エントリーポイント、データセット、成功基準についての記載がありません。まず、何が「優れた」話者を定義するのか、どの音声データとマーカーが利用可能なのか、どのような予測または評価が求められているのかを明確にしてください。合意された分析によって再現可能な結果が得られた時点でのみ、作業は完了となります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 15/100