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Whisper Tiny Finetuned Gtzan
openai/whisper-tinyをGTZANデータセットでファインチューニングした音声分類モデル、精度91%達成
ダウンロード数 17
リリース時間 : 7/2/2023
モデル概要
このモデルはWhisper-tinyアーキテクチャ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データセットで優れた性能を発揮します。
モデル特徴
高精度
GTZANテストセットで91%の分類精度を達成
軽量
whisper-tinyアーキテクチャベースでパラメータ規模が小さく、リソース制約環境に適している
高速収束
わずか10エポックのトレーニングで最高性能に到達
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
自動音楽分類
音楽クリップをジャンル別に自動分類
10種類の音楽ジャンルを正確に識別
音楽推薦システム
音楽推薦システムの前処理分類モジュールとして利用
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
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