N
Neunit Ks 529
由 SHENMU007 开发
基于facebook/wav2vec2-base在SUPERB数据集上微调的音频分类模型，准确率达99.98%
下载量 14
发布时间 : 5/29/2023
模型简介
该模型是用于音频分类任务的微调版本，基于wav2vec2架构，在SUPERB数据集上表现出色。
模型特点
高准确率
在评估集上取得了99.98%的准确率
基于wav2vec2架构
采用facebook/wav2vec2-base作为基础模型
高效训练
使用混合精度训练和梯度累积技术优化训练过程
模型能力
音频分类
语音特征提取
使用案例
语音处理
语音命令识别
可用于识别特定语音命令或关键词
高准确率识别
音频内容分类
对音频内容进行分类和标记
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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