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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轻量级音频分类模型
下载量 20
发布时间 : 7/21/2023
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数据集上取得了85%的准确率
模型特点
轻量级架构
基于DistilHuBERT的蒸馏架构，在保持性能的同时减少计算资源需求
高准确率
在GTZAN音乐分类数据集上达到85%的准确率
高效训练
仅需10个训练轮次即可达到良好性能
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
自动为音乐曲目标记流派标签
85%的分类准确率
音乐推荐系统
基于音乐流派特征改进推荐算法
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