基于openai/whisper-tiny在GTZAN数据集上微调的语音分类模型，准确率达91%
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发布时间 : 7/2/2023
模型简介
本模型是Whisper-tiny架构的微调版本，专门用于音乐流派分类任务，在GTZAN数据集上表现出色。
模型特点
高准确率
在GTZAN测试集上达到91%的分类准确率
轻量级
基于whisper-tiny架构，参数规模较小，适合资源有限环境
快速收敛
仅需10轮训练即可达到最佳性能
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
使用案例
音乐分析
自动音乐分类
对音乐片段进行流派自动分类
准确识别10种音乐流派
音乐推荐系统
作为音乐推荐系统的前置分类模块
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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