distilhubert-finetuned-babycry-v7オープンソースの赤ちゃんの泣き声識別モデル

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Distilhubert Finetuned Babycry V7

Wiamによって開発

distilhubertモデルをファインチューニングした赤ちゃんの泣き声認識モデルで、評価データセットで86.96%の精度を達成

音声分類

Transformers

オープンソースライセンス:Apache-2.0 #赤ちゃんの泣き声認識 #軽量オーディオモデル #高精度分類

ダウンロード数 121

リリース時間 : 10/2/2024

モデル概要

このモデルは赤ちゃんの泣き声を識別するためのオーディオ分類モデルで、軽量化されたdistilhubertアーキテクチャをベースにファインチューニングされており、赤ちゃんの監視や健康モニタリングに適しています

モデル特徴

軽量アーキテクチャ

DistilHuBERTアーキテクチャを採用し、性能を維持しながらモデルの複雑さを低減

高精度

テストデータセットで86.96%の精度、F1値0.8089を達成

専門領域への適応

赤ちゃんの泣き声認識タスクに特化して最適化

モデル能力

オーディオ分類

赤ちゃんの泣き声検出

音声イベント認識

使用事例

赤ちゃん監視

スマートベビーモニタリングシステム

赤ちゃんの泣き声をリアルタイムで検知し、介護者に通知

86.96%の精度で赤ちゃんの泣き声を正確に識別可能

健康モニタリング

赤ちゃんの健康状態分析

泣き声の特徴から赤ちゃんの健康状態を分析

🚀 distilhubert-finetuned-babycry-v7

このモデルは、未知のデータセットでntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

損失: 0.5864
正解率: {'accuracy': 0.8695652173913043}
F1値: 0.8089
適合率: 0.7561
再現率: 0.8696

📚 ドキュメント

モデルの概要

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

学習率: 0.001
学習バッチサイズ: 4
評価バッチサイズ: 4
乱数シード: 42
勾配累積ステップ数: 2
総学習バッチサイズ: 8
オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
学習率スケジューラの種類: cosine
学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.03
エポック数: 8

学習結果

学習損失	エポック	ステップ	検証損失	正解率	F1値	適合率	再現率
0.7417	0.5435	25	0.5925	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.7226	1.0870	50	0.6167	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.5606	1.6304	75	0.6808	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.8858	2.1739	100	0.5850	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.6573	2.7174	125	0.5968	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.7942	3.2609	150	0.6142	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.7497	3.8043	175	0.5915	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.7408	4.3478	200	0.5899	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.6499	4.8913	225	0.5989	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.6725	5.4348	250	0.5865	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.6797	5.9783	275	0.5852	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.6553	6.5217	300	0.5861	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.6535	7.0652	325	0.5863	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696
0.7297	7.6087	350	0.5865	{'accuracy': 0.8695652173913043}	0.8089	0.7561	0.8696

フレームワークのバージョン

Transformers 4.44.2
Pytorch 2.4.1+cu121
Tokenizers 0.19.1

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

📋 その他の情報

属性	詳情
ライブラリ名	transformers
ベースモデル	ntu-spml/distilhubert
タグ	generated_from_trainer
評価指標	accuracy, f1, precision, recall
モデル名	distilhubert-finetuned-babycry-v7
データセット	Nooon/Donate_a_cry