convolution

MNN: Un motor de inferencia ultrarrápido y ligero, probado en batalla por Alibaba, que impulsa LLMs en el dispositivo y Edge AI de alto rendimiento.

¡Excelente proyecto para reclutamiento universitario, de otoño, de primavera y pasantías! Te guía para implementar desde cero una biblioteca de inferencia de aprendizaje profundo de alto rendimiento, compatible con la inferencia de modelos grandes como llama2, Unet, Yolov5, Resnet, etc.

Biblioteca de Transformada Rápida de Fourier para Vulkan, CUDA, HIP, OpenCL, Level Zero y Metal.

Una implementación del motor de procesamiento de audio JamesDSP para todo el sistema en dispositivos Android sin root.

Teoría del procesamiento digital de señales (DSP): señales, filtrado (IIR, FIR, CIC, MAF), transformadas (FFT, DFT, Hilbert, transformada Z), etc.

Implementación no oficial en PyTorch de Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition (INTERSPEECH 2020).

Procesamiento y manipulación de imágenes en JavaScript.

Efectos DSP de audio construidos sobre la capa del framework del sistema Android. Este repositorio contiene un paquete de algoritmos DSP de alta calidad especializados en procesamiento de audio.