Music Genres Classification

🚀 音樂流派分類模型

本項目專注於音樂流派分類，這是一個在多個領域都具有基礎且廣泛應用的任務。該模型能夠為音樂推薦、內容組織等眾多場景提供支持，具有重要的實用價值。

🚀 快速開始

音樂流派分類在眾多領域都有廣泛應用，以下是一些可能的使用場景：

• 音樂推薦系統；
• 內容組織與發現；
• 電臺廣播與節目編排；
• 音樂授權與版權管理；
• 音樂分析與研究；
• 內容標籤與元數據豐富；
• 音頻識別與版權保護；
• 音樂製作與創意；
• 醫療保健與治療；
• 娛樂與遊戲。

✨ 主要特性

模型基礎

該模型基於公開可用的帶標籤音樂數據集 GTZAN Dataset 進行訓練。此數據集包含 1000 個時長為 30 秒的音頻文件，均勻分佈在 10 個音樂流派中：

• 藍調；
• 古典；
• 鄉村；
• 迪斯科；
• 嘻哈；
• 爵士；
• 金屬；
• 流行；
• 雷鬼；
• 搖滾。

評估指標

模型使用以下評估指標：

• 準確率；
• ROC 曲線下面積（ROC AUC）。

基礎模型

模型基於以下基礎模型構建：

• facebook/wav2vec2-base-960h

📚 詳細文檔

最終代碼以 Kaggle 筆記本 的形式提供。如需瞭解更多詳細信息，請參閱 我的 Medium 文章。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。