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Distilhubert Finetuned Gtzan
GTZAN音楽分類データセットでファインチューニングされたDistilHuBERTベースの音声分類モデル、精度85%達成
ダウンロード数 15
リリース時間 : 7/2/2023
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に設計されており、GTZANデータセットで優れた性能を発揮します。
モデル特徴
効率的な音楽分類
GTZAN音楽データセットで85%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ベースの蒸留アーキテクチャで、性能を維持しながら計算リソース要件を低減
迅速なファインチューニング
わずか8トレーニングエポックで良好な性能に到達、迅速な展開に適している
モデル能力
音楽ジャンル分類
音響特徴抽出
使用事例
音楽ストリーミングサービス
自動音楽分類
音楽ライブラリのトラックに自動的にジャンルタグを付与
85%精度の自動分類
音楽推薦システム
ジャンルベース推薦
ユーザーの聴取履歴に基づくジャンル嗜好に応じた推薦
推薦の関連性向上
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
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Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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質問応答システム 中国語
R
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