该模型是基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐流派分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达89%。
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发布时间 : 8/18/2023
模型简介
一个轻量级的音频分类模型，专门用于音乐流派识别任务，基于DistilHuBERT架构实现高效的特征提取。
模型特点
高效轻量
基于DistilHuBERT架构，在保持性能的同时减少模型复杂度
高准确率
在GTZAN测试集上达到89%的分类准确率
快速推理
蒸馏架构设计适合实时应用场景
模型能力
音乐流派分类
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频的流派类别
准确率89%的自动分类
音乐分析
音乐内容研究
分析不同音乐流派的音频特征差异
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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