该模型是基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的版本，主要用于音乐流派分类任务。
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发布时间 : 6/8/2023
模型简介
这是一个音频分类模型，专门用于识别音乐片段的流派类别。基于轻量化的DistilHuBERT架构，在GTZAN数据集上微调后达到了87%的准确率。
模型特点
高效轻量化
基于DistilHuBERT架构，在保持性能的同时减少了模型复杂度
高准确率
在GTZAN测试集上达到87%的分类准确率
快速推理
相比完整HuBERT模型具有更快的推理速度
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
使用案例
音乐分类
音乐流媒体服务
自动为上传的音乐文件添加流派标签
准确率87%
音乐推荐系统
基于音乐内容的初步分类
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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