Felguk Suno Or People

🚀 felguk-suno-or-people

本模型旨在將音頻片段分類為兩個類別：“Suno”音樂或“People”音樂。它基於包含這兩種音樂類型示例的數據集進行訓練，可用於音樂推薦、流派分類等多種應用。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

• 能夠將音頻片段準確分類為“Suno”音樂或“People”音樂。
• 基於特定數據集訓練，適用於多種音頻分類相關應用。

📦 安裝指南

此模型目前無法通過第三方推理服務提供商或Hugging Face推理API獲取。不過，你可以按照以下步驟在本地輕鬆使用它。

步驟1：安裝所需庫

確保你已安裝transformers和datasets庫：

pip install transformers datasets

💻 使用示例

基礎用法

# 加載模型
from transformers import AutoModelForAudioClassification, AutoFeatureExtractor
import torch

# 加載模型和特徵提取器
model = AutoModelForAudioClassification.from_pretrained("Felguk/Felguk-suno-or-people")
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("Felguk/Felguk-suno-or-people")

from datasets import load_dataset, Audio

# 加載示例音頻文件（請替換為你自己的文件）
dataset = load_dataset("common_voice", "en", split="train", streaming=True)
audio_sample = next(iter(dataset))["audio"]

# 預處理音頻
inputs = feature_extractor(audio_sample["array"], sampling_rate=audio_sample["sampling_rate"], return_tensors="pt")

# 進行推理
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# 獲取預測標籤
predicted_class_id = logits.argmax().item()
label = model.config.id2label[predicted_class_id]
print(f"Predicted label: {label}")

📚 詳細文檔

模型詳情

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

其他信息

• 數據集：keremberke/license-plate-object-detection
• 支持語言：俄語、波蘭語、英語、中文、土庫曼語、阿拉伯語、西班牙語、希臘語、法語、阿聯酋語等。
• 評估指標：bertscore
• 基礎模型：yainage90/fashion-object-detection
• 新版本：yainage90/fashion-object-detection
• 任務標籤：零樣本分類
• 庫名稱：transformers
• 標籤：Suno