Wav2vec2 Base 100k Gtzan Music Genres Finetuned Wav2vec2 Ivan
wav2vec2アーキテクチャに基づく音楽ジャンル分類モデルで、GTZANデータセットでファインチューニングされ、98%の精度を達成
音声分類
Transformers

W
itmanov
32
1
Ast Finetuned Audioset 10 10 0.4593 Finetuned Gtzan
Bsd-3-clause
このモデルはASTアーキテクチャに基づき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オーディオ分類モデルで、精度は89%です
音声分類
Transformers

A
eonrad
1
0
Musical Genres Classification Hubert V1
Apache-2.0
distilhubertをファインチューニングした音楽ジャンル分類モデルで、GTZANデータセットで84%の精度を達成
音声分類
Transformers

M
SeyedAli
1,961
16
Wav2vec2 Base Music Speech Both Classification Finetuned Gtzan
Apache-2.0
wav2vec2アーキテクチャに基づく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、音楽と音声の分類タスクに使用されます
音声分類
Transformers

W
0bi0n3
15
1
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
distilhubertをGTZAN音楽分類データセットで微調整したモデルで、音楽ジャンル分類タスクに使用
音声分類
Transformers

D
artyomboyko
16
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
このモデルはDistilHuBERTアーキテクチャを基に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されたオーディオ分類モデルで、精度は89%です。
音声分類
Transformers

D
sandychoii
15
0
Music Genres Classification
Apache-2.0
このモデルはfacebook/wav2vec2-base-960hを基に訓練され、音楽ジャンル分類タスクに使用され、10種類のジャンル識別をサポートします。
音声分類
Transformers

M
dima806
3,409
27
Wav2vec2 Base Finetuned Gtzan
Apache-2.0
このモデルはfacebook/wav2vec2-baseをGTZANデータセットでファインチューニングしたオーディオ分類モデルで、主に音楽ジャンル分類タスクに使用されます。
音声分類
Transformers

W
wilson-wei
14
0
Hubert Base Ls960 Finetuned Gtzan
Apache-2.0
HuBERTアーキテクチャに基づく音声分類モデルで、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され、88%の精度を達成
音声分類
Transformers

H
c72599
15
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
DistilHuBERTアーキテクチャをGTZAN音楽分類データセットで微調整したオーディオ分類モデル
音声分類
Transformers

D
mcamara
18
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
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されたDistilHuBERTアーキテクチャに基づく音声分類モデル
音声分類
Transformers

D
technaxx
20
0
Ast Finetuned Audioset 10 10 0.4593 Finetuned Gtzan
Bsd-3-clause
これはAST(Audio Spectrogram Transformer)アーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、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され、92%の精度を達成しています。
音声分類
Transformers

A
Bhanu9Prakash
50
0
Whisper Base Finetuned Gtzan
Apache-2.0
OpenAIのwhisper-baseモデルを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で、主に音楽ジャンル分類タスクに使用されます。
音声分類
Transformers

W
vineetsharma
15
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
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%
音声分類
Transformers

D
DanGalt
13
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
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。
音声分類
Transformers

D
pollner
24
0
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

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

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
98