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Ssast Base Patch Audioset 16 16

由Simon-Kotchou開發
基於AudioSet/Librispeech預訓練的音頻分類模型,採用自監督學習方式訓練
下載量 56
發布時間 : 1/10/2024

模型概述

該模型將音頻轉換為頻譜圖後應用視覺變換器架構,在多個音頻分類任務中表現優異,分類器頭部需微調後使用

模型特點

自監督預訓練
採用自監督學習方式在大規模音頻數據上預訓練,減少對標註數據的依賴
頻譜圖變換器架構
創新性地將視覺變換器(ViT)應用於音頻頻譜圖,實現高效特徵提取
多任務適應性
預訓練模型可通過微調適應多種音頻分類任務

模型能力

音頻特徵提取
音頻分類
頻譜圖分析

使用案例

音頻內容分析
環境聲音分類
識別和分類各種環境聲音(如動物叫聲、交通噪音等)
在AudioSet基準測試中達到最先進水平
語音情感識別
通過語音頻譜分析說話者情感狀態
語音處理
語音命令識別
識別短語音命令
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