%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
このモデルはdistilhubert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オーディオ分類モデルで、精度は84%です。
音声分類
Transformers
TransformersD
Gyaneshere
5
0
Distilhubert Finetuned Babycry V7
Apache-2.0
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
TransformersD
Wiam
121
5
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オーディオ分類モデルで、精度は83%
音声分類 Transformers
TransformersD
Leo1212
25
0
Distil Ast Audioset Finetuned Cry
Apache-2.0
bookbot/distil-ast-audiosetモデルをDonateACryデータセットで微調整したオーディオ分類モデルで、赤ちゃんの泣き声を識別するために使用されます
音声分類 Transformers
TransformersD
jstoone
76
1
Genre Recognizer Finetuned Gtzan Dset
Apache-2.0
これはdistilhubertアーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、音楽ジャンル認識に特化しており、GTZANデータセットでファインチューニング後89.72%の精度を達成しました。
音声分類 Transformers
TransformersG
pedromatias97
183
3
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
DistilHuBERT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
TransformersD
Kodamn47
14
0
Distilhubert Finetuned Gtzan Bs 4
Apache-2.0
DistilHuBERT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、86%の精度を達成
音声分類 Transformers
TransformersD
DrishtiSharma
14
0
Distilhubert Finetuned Gtzan Finetuned Gtzan
Apache-2.0
DistilHuBERT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、89%の精度を達成
音声分類 Transformers
TransformersD
calvpang
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オーディオ分類モデルで、精度は77%です
音声分類 Transformers
TransformersD
AdonaiHS
28
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
TransformersD
mcamara
18
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
このモデルは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distilhubertベースのオーディオ分類モデルで、精度は83%に達します
音声分類 Transformers
TransformersD
Marco-Cheung
17
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
DistilHuBERTアーキテクチャを基にGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングした軽量オーディオ分類モデル
音声分類 Transformers
TransformersD
CornerINCorner
20
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
distilhubertをベースにGTZAN音楽分類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
音声分類 Transformers
TransformersD
GFazzito
18
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オーディオ分類モデルで、精度は83%
音声分類 Transformers
TransformersD
Ducco
16
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
DistilHuBERT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、精度は91%
音声分類 Transformers
TransformersD
NicolasDenier
17
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
TransformersD
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
TransformersD
vineetsharma
17
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
DistilHuBERTアーキテクチャを基に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、精度88%
音声分類 Transformers
TransformersD
jalal-elzein
14
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
TransformersD
pollner
24
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
これは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オーディオ分類モデルで、精度は82%です
音声分類 Transformers
TransformersD
sanchit-gandhi
255
4
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
distilhubert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、精度83%達成
音声分類 Transformers
TransformersD
MariaK
17
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、音楽ジャンル分類タスクに使用
音声分類 Transformers
TransformersD
lewtun
20
0
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