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Distilhubert Finetuned Gtzan
このモデルはdistilhubertをGTZAN音楽ジャンル分類データセットでファインチューニングしたオーディオ分類モデルで、精度は84%です。
ダウンロード数 5
リリース時間 : 2/8/2025
モデル概要
音楽ジャンル認識タスク専用の軽量オーディオ分類モデルで、DistilHuBERTアーキテクチャをGTZANデータセットでファインチューニングしています。
モデル特徴
効率的で軽量
DistilHuBERTベースの蒸留アーキテクチャで、性能を維持しながらモデルの複雑さを低減
高精度
GTZANテストセットで84%の分類精度を達成
高速トレーニング
わずか10エポックで良好な性能を達成
モデル能力
音楽オーディオ分類
ジャンル認識
オーディオ特徴抽出
使用事例
音楽分析
音楽ジャンル自動分類
音楽クリップを自動的にジャンル分類
10種類の音楽ジャンル分類精度84%
音楽推薦システム
音楽推薦システムのフロントエンド分類モジュールとして
オーディオ処理
オーディオコンテンツ分析
コンテンツ分析のためのオーディオ特徴抽出
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