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Distilhubert Finetuned Gtzan
DistilHuBERTアーキテクチャを基にGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングした軽量オーディオ分類モデル
ダウンロード数 20
リリース時間 : 7/21/2023
モデル概要
このモデルはDistilHuBERTのファインチューン版で、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85%の精度を達成
モデル特徴
軽量アーキテクチャ
DistilHuBERTの蒸留アーキテクチャを採用し、性能を維持しながら計算リソース要件を削減
高精度
GTZAN音楽分類データセットで85%の精度を達成
効率的なトレーニング
わずか10トレーニングエポックで良好な性能を実現
モデル能力
音楽ジャンル分類
オーディオ特徴抽出
使用事例
音楽分析
音楽ストリーミングサービス分類
音楽トラックに自動的にジャンルタグを付与
85%の分類精度
音楽推薦システム
音楽ジャンル特徴に基づいて推薦アルゴリズムを改善
PyTorchおすすめAIモデル
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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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Transformers 英語C
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R
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