基于facebook/wav2vec2-base微调的语音处理模型,专注于平衡正负类分类任务
下载量 17
发布时间 : 11/23/2022
模型简介
该模型是在wav2vec2-base基础上微调的版本,主要用于语音相关的二分类任务,在评估集上取得了88.22%的准确率
模型特点
平衡正负类处理
专门针对分类任务中的类别不平衡问题进行了优化
高准确率
在评估集上达到88.22%的分类准确率
基于wav2vec2架构
利用成熟的wav2vec2-base模型进行微调,具有良好的语音特征提取能力
模型能力
语音分类
二分类任务处理
不平衡数据分类
使用案例
语音分析
语音情感分类
判断语音片段的情感倾向
准确率88.22%
语音指令识别
识别语音指令是否属于特定类别
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
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
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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文