Felguk Suno Or People

🚀 felguk-suno-or-people

本模型旨在将音频片段分类为两个类别：“Suno”音乐或“People”音乐。它基于包含这两种音乐类型示例的数据集进行训练，可用于音乐推荐、流派分类等多种应用。

🚀 快速开始

✨ 主要特性

• 能够将音频片段准确分类为“Suno”音乐或“People”音乐。
• 基于特定数据集训练，适用于多种音频分类相关应用。

📦 安装指南

此模型目前无法通过第三方推理服务提供商或Hugging Face推理API获取。不过，你可以按照以下步骤在本地轻松使用它。

步骤1：安装所需库

确保你已安装transformers和datasets库：

pip install transformers datasets

💻 使用示例

基础用法

# 加载模型
from transformers import AutoModelForAudioClassification, AutoFeatureExtractor
import torch

# 加载模型和特征提取器
model = AutoModelForAudioClassification.from_pretrained("Felguk/Felguk-suno-or-people")
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("Felguk/Felguk-suno-or-people")

from datasets import load_dataset, Audio

# 加载示例音频文件（请替换为你自己的文件）
dataset = load_dataset("common_voice", "en", split="train", streaming=True)
audio_sample = next(iter(dataset))["audio"]

# 预处理音频
inputs = feature_extractor(audio_sample["array"], sampling_rate=audio_sample["sampling_rate"], return_tensors="pt")

# 进行推理
with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# 获取预测标签
predicted_class_id = logits.argmax().item()
label = model.config.id2label[predicted_class_id]
print(f"Predicted label: {label}")

📚 详细文档

模型详情

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。

其他信息

• 数据集：keremberke/license-plate-object-detection
• 支持语言：俄语、波兰语、英语、中文、土库曼语、阿拉伯语、西班牙语、希腊语、法语、阿联酋语等。
• 评估指标：bertscore
• 基础模型：yainage90/fashion-object-detection
• 新版本：yainage90/fashion-object-detection
• 任务标签：零样本分类
• 库名称：transformers
• 标签：Suno