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Hubert Base Ls960 Finetuned Gtzan
HuBERTアーキテクチャに基づく音声分類モデルで、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され、88%の精度を達成
ダウンロード数 15
リリース時間 : 7/29/2023
モデル概要
このモデルはfacebook/hubert-base-ls960事前学習モデルを基に、GTZAN音楽データセットでファインチューニングされた音声分類モデルで、音楽ジャンル分類タスク専用です。
モデル特徴
高精度
GTZANテストセットで88%の分類精度を達成
事前学習+ファインチューニングアーキテクチャ
大規模事前学習済みHuBERTモデルを基に、特定タスクでファインチューニング
効率的な訓練
勾配蓄積などの技術で訓練プロセスを最適化
モデル能力
音楽ジャンル分類
音声特徴抽出
音楽内容分析
使用事例
音楽分析
音楽ジャンル自動分類
音楽クリップをジャンル分類（ロック、ジャズ、クラシックなど）
精度88%
音楽推薦システム
音楽推薦システムの特徴抽出コンポーネントとして
音声処理
音声内容分析
音声内容特徴を分析
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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