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Distilhubert Finetuned Gtzan
基於DistilHuBERT架構在GTZAN音樂分類數據集上微調的輕量級音頻分類模型
下載量 20
發布時間 : 7/21/2023
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數據集上取得了85%的準確率
模型特點
輕量級架構
基於DistilHuBERT的蒸餾架構，在保持性能的同時減少計算資源需求
高準確率
在GTZAN音樂分類數據集上達到85%的準確率
高效訓練
僅需10個訓練輪次即可達到良好性能
模型能力
音樂流派分類
音頻特徵提取
使用案例
音樂分析
音樂流媒體服務分類
自動為音樂曲目標記流派標籤
85%的分類準確率
音樂推薦系統
基於音樂流派特徵改進推薦算法
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