Distilhubert Finetuned Gtzan
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Distilhubert Finetuned Gtzan
由 NicolasDenier 开发
基于DistilHuBERT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91%
下载量 17
发布时间 : 7/19/2023
模型简介
该模型是DistilHuBERT的微调版本，专门用于音乐流派分类任务。它通过压缩的HuBERT架构实现了高效的音频特征提取，并在GTZAN数据集上表现出色。
模型特点
高效压缩架构
基于DistilHuBERT的轻量级架构，在保持性能的同时减少计算资源需求
高准确率
在GTZAN测试集上达到91%的准确率，表现优异
快速训练
通过微调预训练模型，只需18轮训练即可获得良好性能
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标记上传音乐的流派
准确率达91%的自动分类
音乐研究
音乐特征分析
研究不同音乐流派的音频特征差异
PyTorch精选推荐AI模型
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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
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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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