基于HuBERT大模型的性别分类器，准确率达98.61%
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发布时间 : 5/16/2024
模型简介
这是一个基于HuBERT大模型微调的性别分类器，主要用于从语音中识别说话者的性别。
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.61%的准确率
基于HuBERT大模型
利用强大的HuBERT-large-ls960-ft作为基础模型
高效微调
通过3000步训练达到高性能
模型能力
语音性别识别
语音特征提取
使用案例
语音分析
语音性别分类
从语音片段中识别说话者性别
准确率98.61%
用户分析
用户画像构建
通过语音分析辅助构建用户画像
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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