# 音楽分類

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。

DistilHuBERTアーキテクチャに基づく音声分類モデルで、GTZANデータセットで微調整され、音楽ジャンル分類タスクに使用されます。

DistilHuBERTアーキテクチャをGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングした音響分類モデル、精度86%

このモデルはntu-spml/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音響分類モデルで、精度85%を達成しています。

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%

このモデルはNTU-SPMLの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。

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、精度84%を達成

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

HuBERTアーキテクチャに基づくオーディオ表現学習モデルで、完全なAudioSetデータセットで事前学習済み

distilhubertをベースにGTZANデータセットでファインチューニングした音楽分類モデル、精度88%

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

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%です。

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

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

このモデルはDistilHuBERT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。

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。

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軽量音響特徴抽出モデル

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

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

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。

DistilHuBERT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微調整され、精度は94.75%

このモデルはGTZAN音楽分類データセットで微調整されたDistilHuBERTベースの音声分類モデルで、精度は88%です

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

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

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

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

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

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%

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%

このモデルはGTZAN音楽分類データセットで微調整されたDistilHuBERTベースの音響分類モデルで、76.25%の精度を達成

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。

このモデルは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。

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。

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音声分類モデルで、精度は88%

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。

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ベースの音声分類モデル、精度85%達成

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%

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。

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%

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。