基于distilhubert架构微调的哭声检测模型，在评估集上表现出色，准确率达98.83%
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发布时间 : 7/17/2024
模型简介
该模型专门用于检测音频中的哭声信号，适用于婴儿监护、医疗监测等场景
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.83%的准确率和F1值
轻量级架构
基于DistilHuBERT的蒸馏架构，保持性能的同时降低计算需求
优化的训练参数
采用带重启的余弦退火学习率调度和标签平滑技术
模型能力
音频分类
哭声检测
实时音频分析
使用案例
婴儿监护
智能婴儿监护系统
实时监测婴儿哭声并提醒看护人
准确识别率达98.83%
医疗监测
病患情绪监测
检测病患痛苦时的哭声信号
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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