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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
下载量 18
发布时间 : 7/21/2023
模型简介
该模型是基于distilhubert架构的轻量级音频分类模型，专门针对音乐流派分类任务进行了微调。在GTZAN数据集上达到了82%的准确率。
模型特点
轻量级架构
基于DistilHuBERT的轻量级设计，适合资源有限的环境
高准确率
在GTZAN音乐分类任务上达到82%的准确率
快速微调
仅需10轮训练即可达到良好性能
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
使用案例
音乐分析
音乐流派自动分类
对音乐片段进行流派分类
准确率达到82%
音乐推荐系统
作为音乐推荐系统的特征提取组件
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
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scb10x
3,269
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