D
Distilhubert Finetuned Stutterdetection
由 HareemFatima 开发
基于DistilHuBERT模型微调的口吃检测模型，在评估集上达到90.24%的准确率
下载量 116
发布时间 : 4/27/2024
模型简介
该模型是基于DistilHuBERT架构的轻量级音频分类模型，专门用于检测语音中的口吃现象。适用于语音病理学研究或辅助诊断工具开发。
模型特点
高准确率
在标准测试集上达到90.24%的分类准确率
轻量级架构
基于蒸馏版HuBERT模型，在保持性能的同时降低计算资源需求
端到端训练
直接从原始音频学习特征，无需人工设计特征
模型能力
音频分类
口吃检测
语音异常识别
使用案例
医疗辅助
口吃筛查工具
用于临床环境中的初步口吃筛查
自动识别潜在口吃症状
语音研究
语音病理学研究
辅助研究人员分析口吃特征
提供客观量化指标
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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