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Distilhubert Finetuned Gtzan
基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型，准确率达83%
下载量 25
发布时间 : 9/30/2024
模型简介
该模型是DistilHuBERT的微调版本，专门用于音乐流派分类任务，在GTZAN数据集上表现出色
模型特点
高效音乐分类
在GTZAN音乐数据集上达到83%的准确率，能有效识别10种音乐流派
轻量级架构
基于蒸馏版的HuBERT模型，在保持性能的同时减少计算资源需求
快速训练收敛
仅需10轮训练即可达到良好性能，验证损失从2.0456降至0.6581
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
音乐内容分析
使用案例
音乐流媒体服务
自动音乐分类
为音乐库中的曲目自动添加流派标签
准确率83%的自动分类能力
音乐推荐系统
基于流派的推荐
根据用户偏好的音乐流派进行个性化推荐
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98