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Distilhubert Finetuned Gtzan
基於DistilHuBERT在GTZAN音樂分類數據集上微調的音頻分類模型，準確率達83%
下載量 25
發布時間 : 9/30/2024
模型概述
該模型是DistilHuBERT的微調版本，專門用於音樂流派分類任務，在GTZAN數據集上表現出色
模型特點
高效音樂分類
在GTZAN音樂數據集上達到83%的準確率，能有效識別10種音樂流派
輕量級架構
基於蒸餾版的HuBERT模型，在保持性能的同時減少計算資源需求
快速訓練收斂
僅需10輪訓練即可達到良好性能，驗證損失從2.0456降至0.6581
模型能力
音樂流派分類
音頻特徵提取
音樂內容分析
使用案例
音樂流媒體服務
自動音樂分類
為音樂庫中的曲目自動添加流派標籤
準確率83%的自動分類能力
音樂推薦系統
基於流派的推薦
根據用戶偏好的音樂流派進行個性化推薦
PyTorch精選推薦AI模型
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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
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scb10x
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6
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R
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