Mert Base
MERTは自己教師あり学習に基づく音響音楽理解モデルで、教師モデルが提供する擬似ラベルを用いて事前学習を行います。
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リリース時間 : 8/6/2023
モデル概要
MERTモデルは音声分類タスクに特化しており、特に音楽理解分野に適しています。マスク言語モデリング(MLM)スタイルの音響事前学習において教師モデルを導入し、擬似ラベルを提供することでモデル性能を向上させます。
モデル特徴
自己教師あり事前学習
大規模な自己教師あり学習手法を採用し、大量の注釈データなしで有効な特徴を学習可能
教師モデルの指導
事前学習プロセスで教師モデルを導入し、擬似ラベルを提供して学習効果を向上
マルチサンプルレート対応
異なるサンプルレート(16kHz-44.1kHz)の音声入力を処理可能
モデル能力
音響特徴抽出
音楽分類
音響信号処理
使用事例
音楽分析
音楽ジャンル分類
音楽フラグメントを自動的にジャンル分類
音楽感情認識
音楽が表現する感情タイプを識別
音声処理
音響特徴抽出
音声の高レベル特徴表現を抽出
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