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Distilhubert Finetuned Gtzan
このモデルは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バージョンで、主に音楽ジャンル分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 17
リリース時間 : 7/1/2023
モデル概要
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、GTZANデータセットでファインチューニングされ、音楽ジャンル分類タスク専用に設計されています。
モデル特徴
効率的で軽量
DistilHuBERTアーキテクチャに基づき、高い精度を維持しながらモデルの複雑さを低減
高精度
GTZAN評価セットで86%の精度を達成
高速トレーニング
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
オーディオ特徴抽出
使用事例
音楽分析
音楽ストリーミングサービスの分類
音楽ライブラリ内の楽曲ジャンルを自動分類するために使用
精度86%を達成
音楽推薦システム
音楽推薦システムの前処理コンポーネントとして使用
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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16
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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
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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
uer
2,694
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