Music Genres Classification

🚀 音乐流派分类模型

本项目专注于音乐流派分类，这是一个在多个领域都具有基础且广泛应用的任务。该模型能够为音乐推荐、内容组织等众多场景提供支持，具有重要的实用价值。

🚀 快速开始

音乐流派分类在众多领域都有广泛应用，以下是一些可能的使用场景：

• 音乐推荐系统；
• 内容组织与发现；
• 电台广播与节目编排；
• 音乐授权与版权管理；
• 音乐分析与研究；
• 内容标签与元数据丰富；
• 音频识别与版权保护；
• 音乐制作与创意；
• 医疗保健与治疗；
• 娱乐与游戏。

✨ 主要特性

模型基础

该模型基于公开可用的带标签音乐数据集 GTZAN Dataset 进行训练。此数据集包含 1000 个时长为 30 秒的音频文件，均匀分布在 10 个音乐流派中：

• 蓝调；
• 古典；
• 乡村；
• 迪斯科；
• 嘻哈；
• 爵士；
• 金属；
• 流行；
• 雷鬼；
• 摇滚。

评估指标

模型使用以下评估指标：

• 准确率；
• ROC 曲线下面积（ROC AUC）。

基础模型

模型基于以下基础模型构建：

• facebook/wav2vec2-base-960h

📚 详细文档

最终代码以 Kaggle 笔记本 的形式提供。如需了解更多详细信息，请参阅 我的 Medium 文章。

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。