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Distilhubert Finetuned Gtzan
D
Distilhubert Finetuned Gtzan
NicolasDenierによって開発
DistilHuBERTアーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、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、精度は91%
ダウンロード数 17
リリース時間 : 7/19/2023
モデル概要
このモデルはDistilHuBERTのファインチューニング版で、音楽ジャンル分類タスク専用です。圧縮されたHuBERTアーキテクチャにより効率的なオーディオ特徴抽出を実現し、GTZANデータセットで優れた性能を示します。
モデル特徴
効率的な圧縮アーキテクチャ
DistilHuBERTベースの軽量アーキテクチャで、性能を維持しながら計算リソース要件を削減
高精度
GTZANテストセットで91%の精度を達成し、優れた性能を発揮
迅速なトレーニング
事前学習モデルのファインチューニングにより、わずか18エポックのトレーニングで良好な性能を獲得
モデル能力
音楽ジャンル分類
オーディオ特徴抽出
音楽コンテンツ分析
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
91%精度の自動分類
音楽研究
音楽特徴分析
異なる音楽ジャンルのオーディオ特徴の差異を研究
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