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Distilhubert Finetuned Gtzan
distilhubertをGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングしたモデルで、精度は88%
ダウンロード数 13
リリース時間 : 7/2/2023
モデル概要
このモデルは、distilhubertアーキテクチャを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したバージョンで、主に音楽オーディオ分類タスクに使用されます。
モデル特徴
効率的なオーディオ特徴抽出
DistilHuBERTアーキテクチャに基づき、効果的にオーディオ特徴を抽出可能
高精度
GTZANテストセットで88%の分類精度を達成
軽量
オリジナルのHuBERTモデルと比べ、DistilHuBERTはより軽量でありながら良好な性能を維持
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
音楽ジャンル自動分類
オーディオファイルの音楽ジャンルを自動識別
テストセット精度88%
音楽推薦システム
音楽推薦システムの特徴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
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Transformers 複数言語対応L
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16
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対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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R
uer
2,694
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