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Testv4
基於wav2vec預訓練模型在superb數據集上微調的5分類音頻分類模型
下載量 27
發布時間 : 6/20/2024
模型概述
該模型是wav2vec預訓練模型在superb數據集上的微調版本，主要用於音頻分類任務，在驗證集上準確率達到62.09%
模型特點
基於wav2vec預訓練
利用wav2vec強大的語音表示能力進行遷移學習
5分類音頻識別
能夠對音頻數據進行5種不同類別的分類
中等準確率
在驗證集上達到62.09%的準確率
模型能力
音頻分類
語音特徵提取
使用案例
語音分析
語音情感識別
識別語音中的情感類別
準確率62.09%
語音指令分類
對語音指令進行分類處理
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