基于distilhubert微调的音乐流派分类模型，在GTZAN数据集上达到84%准确率
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发布时间 : 9/25/2023
模型简介
该模型是基于distilhubert架构的音频分类模型，专门用于音乐流派识别任务。在GTZAN数据集上微调后，能够准确识别10种不同音乐流派。
模型特点
高效轻量
基于DistilHuBERT架构，在保持较高准确率的同时降低计算资源需求
高准确率
在GTZAN测试集上达到84%的分类准确率
快速训练
仅需10个训练周期即可达到良好性能
模型能力
音乐流派识别
音频特征提取
音乐内容分析
使用案例
音乐推荐系统
自动音乐分类
为音乐平台自动标记上传音乐的流派类别
准确率84%
音乐研究
音乐风格分析
辅助音乐学家进行大规模音乐风格特征研究
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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