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Distilhubert Finetuned Gtzan
该模型是基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的版本，主要用于音乐流派分类任务。
下载量 14
发布时间 : 7/28/2023
模型简介
基于DistilHuBERT架构的轻量级音频分类模型，专门针对GTZAN音乐数据集进行微调，能够准确识别10种不同音乐流派。
模型特点
高效轻量
基于DistilHuBERT的轻量级架构，在保持较高准确率的同时减少计算资源需求
高准确率
在GTZAN评估集上达到88%的分类准确率
快速训练
仅需15轮训练即可达到较好性能
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
使用案例
音乐分析
音乐流媒体服务分类
为音乐平台自动分类上传的音乐文件
准确率达到88%
音乐推荐系统
基于音乐流派特征构建推荐系统
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