P
Ph Audio Classification V1
由 herbiel 开发
基于distilhubert微调的音频分类模型，在评估集上达到100%准确率
下载量 272
发布时间 : 11/20/2024
模型简介
该模型是基于ntu-spml/distilhubert在audiofolder数据集上微调的音频分类模型，主要用于音频分类任务
模型特点
高效准确
在评估集上取得100%的准确率，评估速度达到每秒8.503个样本
轻量级
基于DistilHuBERT架构，相比原始HuBERT模型更加轻量
易于微调
使用标准的Transformers库进行训练，支持快速迁移学习
模型能力
音频分类
音频特征提取
使用案例
音频分析
音频内容分类
对音频片段进行分类，识别其内容类别
在评估集上达到100%准确率
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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