基于facebook/wav2vec2-base-960h的音频分类模型,可识别音频片段所属的古典音乐作曲家
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发布时间 : 8/19/2023
模型简介
该模型能够分析音频输入并返回其由五位著名古典作曲家(贝多芬、巴赫、舒伯特、莫扎特、勃拉姆斯)创作的可信度评分,适用于古典音乐识别和分类任务。
模型特点
多作曲家分类
可同时识别五位著名古典音乐作曲家的风格特征
基于精选数据集
使用MusicNet数据集训练,包含330首精心标注的古典音乐录音
迁移学习应用
基于预训练的wav2vec2模型进行微调,有效利用音频特征提取能力
模型能力
音频特征提取
多分类概率预测
古典音乐风格识别
使用案例
音乐教育
古典音乐鉴赏辅助
帮助学生识别不同作曲家的音乐风格特征
提高音乐鉴赏能力和作曲家识别准确率
数字音乐管理
自动音乐分类
为数字音乐库中的古典音乐作品自动添加作曲家标签
提升音乐库组织效率
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