该模型是基于Audio Spectrogram Transformer (AST)架构的音频分类模型，在Audioset数据集上预训练后，又在GTZAN音乐流派分类数据集上进行了微调。

基于Wav2Vec2的音频分类模型，用于识别音乐流派

该模型是基于AST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89%

该模型是基于 Audio Spectrogram Transformer (AST) 在 GTZAN 音乐分类数据集上微调的版本，用于音频分类任务，准确率达到 88%。

该模型是基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐流派分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达89%。

这是一个基于AST(Audio Spectrogram Transformer)架构的音频分类模型，在GTZAN音乐流派分类数据集上进行了微调。

该模型是基于DistilHuBERT架构，在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，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89%

该模型是基于facebook/wav2vec2-base在GTZAN数据集上微调的音频分类模型，主要用于音乐流派分类任务。

基于DistilHuBERT架构的音频分类模型，在GTZAN音乐流派分类数据集上微调，准确率达94.75%

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76.25%

基于AST架构的音频分类模型，在GTZAN数据集上微调，用于音乐流派分类任务

基于openai/whisper-tiny在GTZAN数据集上微调的语音分类模型，准确率达91%

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，主要用于音乐流派分类任务。

基于facebook/wav2vec2-base微调的音频分类模型，用于识别音乐流派

基于distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的模型，用于音乐流派分类任务