Licencje modeli AI

Ostatnia zmiana: 8 listopada 2026

O tej stronie

Niektóre narzędzia FastBar korzystają z modeli AI stworzonych przez innych. Działają tylko na Twoim komputerze: Twoje audio i wideo nigdzie nie są wysyłane. Każdy model jest pobierany z naszego serwera przy pierwszym użyciu narzędzia, razem z plikami licencji, które zostają w %LOCALAPPDATA%\FastEdit Hub\tools. Możemy zastąpić model nowszym lub lepszym; ta strona zawsze podaje te, których używamy.

Transcript: Orukeet

Orukeet od Oruk AI, dostrojona wersja NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3, rozpoznawanie mowy w 25 językach. Wagi: CC BY-SA 4.0 (Oruk AI), na bazie NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 (CC BY 4.0, NVIDIA). Przetwarzanie dźwięku: Ivan Stupakov, parakeet-tdt-0.6b-v3-onnx (CC BY 4.0). Połączenie dekodera: Derek Zeng (MIT). Źródło: huggingface.co/oruk/orukeet. Udostępniamy pliki bez zmian, w ich połączonej formie INT8 ONNX.

Beat Detect: Beat This!

Beat This! autorstwa Francesco Foscarin, Jan Schlüter i Gerhard Widmer (Institute of Computational Perception, JKU Linz), wykrywanie beatów i początków taktów. Kod i wagi: MIT, github.com/CPJKU/beat_this. Przekonwertowaliśmy wagi final0 do ONNX bez ich zmieniania. Foscarin i in., „Beat this! Accurate beat tracking without DBN postprocessing", ISMIR 2024.

Inne programy

To nie są modele AI, ale narzędzia FastBar też je pobierają przy pierwszej potrzebie, z ich oficjalnych wydań na GitHubie (nie od nas), do tego samego folderu. ffmpeg (Transcript, Silent Cut, Download from URL): projekt FFmpeg, wersja zbudowana przez zespół yt-dlp, GPL, github.com/yt-dlp/FFmpeg-Builds. yt-dlp (Download from URL): Unlicense, github.com/yt-dlp/yt-dlp. deno (Download from URL, pomaga yt-dlp czytać niektóre strony): MIT, github.com/denoland/deno.

Twoje materiały

Licencja modelu dotyczy samego modelu, a nie tego, co przez niego przepuszczasz. Transkrypcja nagrania czy wykrycie w nim beatów nie daje Ci do niego żadnych praw: upewnij się, że możesz używać muzyki i mowy w swoich projektach.