Hubert Base Ls960 Finetuned Gtzan
基于HuBERT架构的音频分类模型，在GTZAN音乐流派分类数据集上微调，准确率达88%
下载量 15
发布时间 : 7/29/2023
模型简介
该模型是基于facebook/hubert-base-ls960预训练模型，在GTZAN音乐数据集上进行微调的音频分类模型，专门用于音乐流派分类任务。
模型特点
高准确率
在GTZAN测试集上达到88%的分类准确率
预训练+微调架构
基于大规模预训练的HuBERT模型，在特定任务上进行微调
高效训练
使用梯度累积等技术优化训练过程
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
音乐分析
音乐流派自动分类
对音乐片段进行流派分类（如摇滚、爵士、古典等）
准确率88%
音乐推荐系统
作为音乐推荐系统的特征提取组件
音频处理
音频内容分析
分析音频内容特征
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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