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Distilhubert Finetuned Gtzan
基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型
下载量 18
发布时间 : 7/24/2023
模型简介
该模型是DistilHuBERT架构的微调版本，专门用于音乐流派分类任务，在GTZAN数据集上取得了89%的准确率。
模型特点
高效音乐分类
在GTZAN数据集上达到89%的准确率，能有效识别10种不同音乐流派
轻量级架构
基于DistilHuBERT的蒸馏版本，相比原始HuBERT模型更轻量高效
快速推理
适合实时音乐分类应用场景
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
为音乐库中的歌曲自动添加流派标签
准确率89%
音乐推荐系统
基于流派的音乐推荐
根据用户收听历史分析流派偏好
PyTorch精选推荐AI模型
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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
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scb10x
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16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统 中文
R
uer
2,694
98