基于AudioSet数据集微调的音频频谱图变换器，将音频转换为频谱图后使用视觉变换器架构处理，在音频分类任务中表现优异。
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发布时间 : 11/14/2022
模型简介
该模型采用视觉变换器架构处理音频频谱图，专门用于音频分类任务，在AudioSet数据集上进行了微调。
模型特点
频谱图转换
将音频信号转换为频谱图形式，使视觉变换器架构能够处理音频数据
基于Transformer
采用视觉变换器架构，避免了传统CNN的归纳偏置
AudioSet微调
在大型音频数据集AudioSet上进行微调，具有强大的音频分类能力
模型能力
音频分类
频谱图分析
多类别音频识别
使用案例
音频分析
环境声音分类
识别和分类各种环境声音，如动物叫声、交通工具声等
音乐分类
对音乐片段进行分类，识别流派或乐器
多媒体内容分析
视频音频分析
分析视频中的音频内容，辅助视频分类和检索
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大型语言模型
Transformers
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L
scb10x
3,269
16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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