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Distilhubert Finetuned Gtzan
基于distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的模型，用于音乐流派分类任务
下载量 20
发布时间 : 3/14/2022
模型简介
该模型是基于distilhubert架构在GTZAN数据集上微调的音乐分类模型，主要用于识别音频片段的音乐流派
模型特点
高效音频特征提取
基于DistilHuBERT架构，能够高效提取音频特征
高准确率
在GTZAN评估集上达到82%的准确率
轻量化
作为蒸馏版模型，相比原始HuBERT更轻量
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
使用案例
音乐分析
音乐流媒体平台自动分类
为音乐流媒体平台自动分类上传的音乐流派
准确率82%
音乐推荐系统预处理
作为音乐推荐系统的预处理步骤，识别音乐特征
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