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Distilhubert Finetuned Gtzan
該模型是基於distilhubert在GTZAN音樂流派分類數據集上微調的音頻分類模型，準確率達84%。
下載量 5
發布時間 : 2/8/2025
模型概述
一個輕量級的音頻分類模型，專門用於音樂流派識別任務，基於DistilHuBERT架構在GTZAN數據集上微調。
模型特點
高效輕量
基於DistilHuBERT的蒸餾架構，在保持性能的同時減少模型複雜度
高準確率
在GTZAN測試集上達到84%的分類準確率
快速訓練
只需10個epoch即可達到良好性能
模型能力
音樂音頻分類
流派識別
音頻特徵提取
使用案例
音樂分析
音樂流派自動分類
對音樂片段進行自動流派分類
10類音樂流派分類準確率84%
音樂推薦系統
作為音樂推薦系統的前端分類模塊
音頻處理
音頻內容分析
提取音頻特徵用於內容分析
PyTorch精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98