基于wav2vec2-base模型在音频文件夹数据集上微调的音频分类模型，验证集准确率达99.82%
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发布时间 : 4/16/2024
模型简介
该模型是wav2vec2-base架构的微调版本，专门用于音频分类任务。在评估集上表现出极高的准确率(99.82%)，适用于需要高精度音频分类的应用场景。
模型特点
高准确率
在验证集上达到99.82%的分类准确率
基于wav2vec2架构
采用经过验证的wav2vec2-base架构作为基础模型
高效微调
仅需5轮训练即可达到高性能
模型能力
音频分类
语音特征提取
使用案例
语音识别
关键词识别
识别音频中的特定关键词或短语
高准确率的关键词检测
音频分析
音频事件检测
检测和分类音频中的特定事件或声音
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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