Hacker News · Show HN· pradachan·· 3 小时前精选AI 评分85
作者用 Claude 优化 Mel-Band RoFormer，在 M3 MacBook Air 上实现 4 倍实时语音分离
Show HN: Claude optimizes mel-band roformer to run 4x faster on Mac
AI 导读
作者在 8GB M3 MacBook Air 上用 Core ML Neural Engine 和自定义 Metal 内核优化 Mel-Band RoFormer（2.28 亿参数），将人声分离提速至 4.19 倍实时，45 分钟视频 11 分钟完成，输出与 fp32 基线达 56.5 dB SDR。
推荐理由
适合有 Mac 开发环境的开发者，用 Neural Engine 把人声分离提速 4 倍，零成本可自建服务。
来源：Hacker News · Show HN · github.com