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Genre Recognizer Finetuned Gtzan Dset
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Genre Recognizer Finetuned Gtzan Dset

pedromatias97によって開発
これはdistilhubertアーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、音楽ジャンル認識に特化しており、GTZANデータセットでファインチューニング後89.72%の精度を達成しました。
音声分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#音楽ジャンル分類#高精度オーディオ分析#GTZANファインチューニング
ダウンロード数 183
リリース時間 : 9/17/2023

モデル概要

このモデルは音楽クリップをジャンル分類でき、10種類の音楽ジャンルの識別をサポートし、音楽分類や推薦システムなどのアプリケーションに適しています。

モデル特徴

高精度
GTZANテストセットで89.72%の分類精度を達成
軽量
DistilHuBERTアーキテクチャ採用で、元のHuBERTモデルより軽量
多ジャンル認識
10種類の音楽ジャンル分類をサポート

モデル能力

音楽ジャンル分類
オーディオ特徴抽出
音楽内容分析

使用事例

音楽推薦システム
自動音楽分類
音楽ライブラリの楽曲に自動的にジャンルタグを付与
音楽分類の精度と効率を向上
音楽分析
音楽スタイルトレンド分析
異なる時代の音楽作品のジャンル分布を分析
音楽産業が市場動向を理解するのに役立つ
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