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Distilhubert Finetuned Gtzan
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Distilhubert Finetuned Gtzan

mcamaraによって開発
DistilHuBERTアーキテクチャをGTZAN音楽分類データセットで微調整したオーディオ分類モデル
音声分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#音楽分類#高精度#軽量オーディオモデル
ダウンロード数 18
リリース時間 : 7/24/2023

モデル概要

このモデルはDistilHuBERTアーキテクチャの微調整版で、音楽ジャンル分類タスク専用に設計されており、GTZANデータセットで89%の精度を達成しました。

モデル特徴

効率的な音楽分類
GTZANデータセットで89%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の蒸留版を基にしており、元のHuBERTモデルに比べて軽量で効率的
高速推論
リアルタイム音楽分類アプリケーションに適している

モデル能力

音楽ジャンル分類
オーディオ特徴量抽出
音楽コンテンツ分析

使用事例

音楽ストリーミングサービス
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
精度89%
音楽推薦システム
ジャンルベースの音楽推薦
ユーザーの聴取履歴からジャンル嗜好を分析
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