Devotd Github
新发现模型上下文协议

leonxlnx/earshot v0.2.0 — 面向智能体的 CPU 声音分析与合成工具

介绍为 AI 编码智能体提供听力的本地 CPU 专用工具 earshot v0.2.0 的功能,以及其自建基准测试的局限。

仓库信息leonxlnx/earshot ↗

介绍为 AI 编码智能体提供听力的本地 CPU 专用工具 earshot v0.2.0 的功能,以及其自建基准测试的局限。

GitHub 项目说明: Ears for coding agents: let AI hear, review and make sound. CPU-only, open source.

星标
★ 2K
复刻
115
语言
Python
许可证
MIT
最新版本
v0.2.0
查看原始来源 ↗在 GitHub 查看 ↗

leonxlnx/earshot 是一个为 AI 编码智能体加上听力的本地 CPU 专用工具,目的是帮助智能体听到声音、做出判断,并亲手合成声音。它用 Python 编写,提供 CLI、Python API 和 MCP 服务器。MCP 是编码智能体连接外部工具时使用的标准接口。它仅依赖 CPU 运行,并以 MIT 许可证公开。最新版本是 v0.2.0,现有资料没有包含该版本的变更记录,因此无法确定新增了哪些内容。

功能列表呈现出“聆听”与“制作”两个方向。核心是 describe:在 CPU 上运行公开模型 CLAP 嵌入与 AudioSet 标签器,把声音转述为文字;match:给说明文字与声音的匹配程度打分;find:在较长的录音中找出合适的片段。它能区分真实录音与用代码合成的声音,并为整段视频生成逐时间点的聆听记录、标注图像和分数表。还有用于评估发布视频声音的功能。earshot forge 用代码生成声音,earshot fit 则把录音转成可编辑的代码。eval 目录中包含盲评与基准测试脚本,tests 路径下有 29 个条目,延迟与限制的说明文档也已公开。Star 数为 2027。

不过,列出的多数分数来自它自己的基准测试,不能视为外部验证。技术评分也压得较低,为 10 分中的 7 分。作为给智能体加上听力的工具,它是可以用的,但要拿它的分数与外部标准比较,还需再等一段时间。