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Distilhubert Finetuned Gtzan
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Distilhubert Finetuned Gtzan

AdonaiHSによって開発
このモデルはdistilhubertをGTZAN音楽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77%です
音声分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#音楽分類#軽量オーディオモデル#高精度
ダウンロード数 28
リリース時間 : 7/29/2023

モデル概要

音楽ジャンル分類タスク向けに最適化された軽量オーディオ分類モデル、DistilHuBERTアーキテクチャベース

モデル特徴

効率的な音楽分類
GTZANデータセットで77%の精度を達成、音楽ジャンル認識タスクに適しています
軽量アーキテクチャ
DistilHuBERTベースの圧縮モデルで、性能を維持しながら計算リソースを削減
迅速なファインチューニング能力
3000ステップのトレーニングで良好な効果を達成、迅速な展開に適しています

モデル能力

音楽オーディオ分類
ジャンル識別
オーディオ特徴抽出

使用事例

音楽サービス
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
77%の精度
プレイリスト生成
音楽特徴に基づいて同ジャンルのプレイリストを自動生成
音楽分析
音楽特徴研究
異なる音楽ジャンルのオーディオ特徴の差異を分析
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