# GTZAN数据集

Wav2vec2 Base 100k Gtzan Music Genres Finetuned Wav2vec2 Ivan
基于wav2vec2架构的音乐流派分类模型,在GTZAN数据集上微调,准确率达98%
音频分类 Transformers
W
itmanov
32
1
Ast Finetuned Audioset 10 10 0.4593 Finetuned Gtzan
Bsd-3-clause
该模型是基于AST架构在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型,准确率达89%
音频分类 Transformers
A
eonrad
1
0
Musical Genres Classification Hubert V1
Apache-2.0
基于distilhubert微调的音乐流派分类模型,在GTZAN数据集上达到84%准确率
音频分类 Transformers
M
SeyedAli
1,961
16
Wav2vec2 Base Music Speech Both Classification Finetuned Gtzan
Apache-2.0
基于wav2vec2架构的音频分类模型,在GTZAN数据集上微调,用于音乐和语音分类任务
音频分类 Transformers
W
0bi0n3
15
1
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
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
音频分类 Transformers
D
artyomboyko
16
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
该模型是基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐流派分类数据集上微调的音频分类模型,准确率达89%。
音频分类 Transformers
D
sandychoii
15
0
Music Genres Classification
Apache-2.0
该模型基于facebook/wav2vec2-base-960h训练,用于音乐流派分类任务,支持10种流派识别。
音频分类 Transformers
M
dima806
3,409
27
Wav2vec2 Base Finetuned Gtzan
Apache-2.0
该模型是基于facebook/wav2vec2-base在GTZAN数据集上微调的音频分类模型,主要用于音乐流派分类任务。
音频分类 Transformers
W
wilson-wei
14
0
Hubert Base Ls960 Finetuned Gtzan
Apache-2.0
基于HuBERT架构的音频分类模型,在GTZAN音乐流派分类数据集上微调,准确率达88%
音频分类 Transformers
H
c72599
15
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐分类数据集上微调的音频分类模型
音频分类 Transformers
D
mcamara
18
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
基于DistilHuBERT架构在GTZAN音乐流派分类数据集上微调的音频分类模型
音频分类 Transformers
D
technaxx
20
0
Ast Finetuned Audioset 10 10 0.4593 Finetuned Gtzan
Bsd-3-clause
这是一个基于AST(Audio Spectrogram Transformer)架构的音频分类模型,在GTZAN音乐流派分类数据集上微调,准确率达到92%。
音频分类 Transformers
A
Bhanu9Prakash
50
0
Whisper Base Finetuned Gtzan
Apache-2.0
基于OpenAI的whisper-base模型在GTZAN数据集上微调的语音分类模型,主要用于音乐流派分类任务。
音频分类 Transformers
W
vineetsharma
15
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
基于distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的模型,准确率达88%
音频分类 Transformers
D
DanGalt
13
0
Distilhubert Finetuned Gtzan
Apache-2.0
该模型是基于DistilHuBERT在GTZAN音乐分类数据集上微调的版本,主要用于音乐流派分类任务。
音频分类 Transformers
D
pollner
24
0
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2025AIbase