Distilhubert Finetuned Gtzan
该模型是基于DistilHuBERT架构，在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，主要用于音乐流派分类任务。
下载量 15
发布时间 : 8/9/2023
模型简介
这是一个经过微调的音频分类模型，专门用于识别和分类音乐流派。基于DistilHuBERT架构，在GTZAN数据集上训练，取得了83%的准确率。
模型特点
高效音频特征提取
基于DistilHuBERT架构，能够高效提取音频特征
高准确率
在GTZAN测试集上达到83%的准确率
轻量级
作为Distil版本，相比原始HuBERT模型更加轻量
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
音乐服务
自动音乐分类
为音乐流媒体平台自动分类上传的音乐文件
准确率达到83%
音乐推荐系统
基于音乐流派分类结果改进推荐算法
音乐研究
音乐风格分析
用于音乐学研究中的风格分类和分析
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 支持多种语言
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 英语
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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