基于wav2vec预训练模型在superb数据集上微调的5分类音频分类模型
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发布时间 : 6/20/2024
模型简介
该模型是wav2vec预训练模型在superb数据集上的微调版本，主要用于音频分类任务，在验证集上准确率达到62.09%
模型特点
基于wav2vec预训练
利用wav2vec强大的语音表示能力进行迁移学习
5分类音频识别
能够对音频数据进行5种不同类别的分类
中等准确率
在验证集上达到62.09%的准确率
模型能力
音频分类
语音特征提取
使用案例
语音分析
语音情感识别
识别语音中的情感类别
准确率62.09%
语音指令分类
对语音指令进行分类处理
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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