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Distilhubert Finetuned Gtzan
DistilHuBERTアーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、GTZAN音楽ジャンルデータセットでファインチューニングされ、88%の精度を達成
ダウンロード数 14
リリース時間 : 9/12/2023
モデル概要
このモデルはDistilHuBERTのファインチューニング版で、音楽ジャンル分類タスク専用です。GTZANデータセットで優れた性能を発揮し、検証精度は88%に達します。
モデル特徴
効率的な音楽分類
GTZANデータセットで88%の精度を達成し、10種類の異なる音楽ジャンルを効果的に識別可能
軽量アーキテクチャ
DistilHuBERTベースで、元のHuBERTモデルと比べてより軽量で効率的
迅速なファインチューニング
わずか10トレーニングエポックで高性能を達成
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
音楽ストリーミングプラットフォーム向けにアップロードされた音楽のジャンルを自動タグ付け
88%精度の自動分類
音楽分析
音楽コレクション整理
ユーザーの音楽ライブラリ内の曲をジャンルごとに自動整理
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