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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
下載量 18
發布時間 : 7/21/2023
模型概述
該模型是基於distilhubert架構的輕量級音頻分類模型，專門針對音樂流派分類任務進行了微調。在GTZAN數據集上達到了82%的準確率。
模型特點
輕量級架構
基於DistilHuBERT的輕量級設計，適合資源有限的環境
高準確率
在GTZAN音樂分類任務上達到82%的準確率
快速微調
僅需10輪訓練即可達到良好性能
模型能力
音樂流派分類
音頻特徵提取
使用案例
音樂分析
音樂流派自動分類
對音樂片段進行流派分類
準確率達到82%
音樂推薦系統
作為音樂推薦系統的特徵提取組件
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