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Distilhubert Finetuned Gtzan
distilhubertをベースにGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングしたオーディオ分類モデル
ダウンロード数 18
リリース時間 : 7/21/2023
モデル概要
このモデルはdistilhubertアーキテクチャに基づく軽量オーディオ分類モデルで、音楽ジャンル分類タスクに特化してファインチューニングされています。GTZANデータセットで82%の精度を達成しました。
モデル特徴
軽量アーキテクチャ
DistilHuBERTベースの軽量設計で、リソースが限られた環境に適しています
高精度
GTZAN音楽分類タスクで82%の精度を達成
迅速なファインチューニング
わずか10エポックのトレーニングで良好な性能を発揮
モデル能力
音楽ジャンル分類
オーディオ特徴量抽出
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別に分類
精度82%を達成
音楽推薦システム
音楽推薦システムの特徴量抽出コンポーネントとして利用
PyTorchおすすめAIモデル
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
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98