该模型是基于ntu-spml/distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达到85%。

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%

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

该模型是基于NTU-SPML的DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的版本，主要用于音乐流派分类任务。

基于distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达84%

该模型是基于distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达到83%。

该模型是基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的版本，主要用于音乐流派分类任务。

基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达88%

基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达85%

基于distilhubert在阿拉伯语语音数据集上微调的自动语音识别(ASR)模型

DistilHuBERT是一种通过层级蒸馏HuBERT模型实现的轻量级语音表征学习模型，在保持性能的同时显著减小模型体积和计算成本。