懂AI
MERT-v1-330M

MERT-v1-330M

先进音乐理解模型用于多任务音频特征提取和识别

MERT-v1-330M是一种基于MLM范式的音乐理解模型，采用24层Transformer架构，拥有330M参数。该模型经过16万小时音频数据训练，支持24kHz采样率输入，每秒生成75个特征向量。通过encodec的8个码本和批内噪声混合等技术，MERT-v1-330M在下游任务中表现出色。除了音乐特征提取，它还可用于音乐生成，是当前领先的音乐音频预训练模型之一。

机器学习Github音乐处理音频预训练开源项目MERTHuggingface深度学习模型
GitHubHugging Face论文文档

MERT-v1-330M：一个强大的音乐理解模型

MERT-v1-330M是一个由m-a-p团队开发的先进音乐理解模型。该模型是MERT（Music Audio Pre-training）系列的最新成员，旨在提供更好的音乐音频处理能力。

模型概览

MERT-v1-330M是一个大型预训练模型，具有以下主要特征：

  • 模型大小：330M参数
  • 预训练范式：掩码语言模型（MLM）
  • 训练数据量：160,000小时音频
  • 预训练上下文：5秒
  • Transformer结构：24层，1024维度
  • 特征率：75 Hz
  • 采样率：24 kHz

技术创新

相比于之前的MERT-v0版本，MERT-v1-330M引入了多项创新：

  1. 使用encodec的8个码本作为伪标签，潜在提高了质量并赋予模型音乐生成能力。
  2. 采用批内噪声混合的MLM预测方法。
  3. 使用更高的音频频率（24 kHz）进行训练。
  4. 大幅增加了训练数据量，达到16万小时。
  5. 提供了95M和330M两种模型规模选择。

使用方法

MERT-v1-330M的使用非常简便。用户可以通过Hugging Face的transformers库轻松加载模型和处理器：

from transformers import Wav2Vec2FeatureExtractor, AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("m-a-p/MERT-v1-330M", trust_remote_code=True)
processor = Wav2Vec2FeatureExtractor.from_pretrained("m-a-p/MERT-v1-330M", trust_remote_code=True)

加载模型后，用户可以输入音频数据，获取模型的输出表示。模型提供25层隐藏状态，每层在不同的下游任务中表现各异，用户可以根据具体需求选择合适的层。

应用场景

MERT-v1-330M可以应用于多种音乐理解任务，包括但不限于：

  • 音乐分类
  • 音乐标签识别
  • 音乐情感分析
  • 音乐推荐系统
  • 音乐生成辅助

模型优势

  1. 大规模预训练：使用16万小时的音频数据进行训练，具有强大的特征提取能力。
  2. 高质量音频处理：采用24 kHz的采样率，保证了音频信息的完整性。
  3. 灵活的特征输出：25层隐藏状态提供了丰富的特征选择，适应不同任务需求。
  4. 先进的预训练技术：采用MLM范式和批内噪声混合等技术，提高了模型的鲁棒性。

结语

MERT-v1-330M代表了音乐理解领域的最新进展，为研究人员和开发者提供了一个强大的工具。无论是学术研究还是实际应用，该模型都有望在音乐信息检索、音乐分析等领域发挥重要作用。随着技术的不断进步，我们可以期待MERT系列模型在未来带来更多令人兴奋的突破。

编辑推荐精选

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK，助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK，它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具，支持工具调用、结果处理、追踪等功能，涵盖多种应用场景，如研究助手、财务研究等，能显著提升开发效率，让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具，支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型，具备快速形状生成能力，可生成带纹理的高质量 3D 模型，适用于多个领域，为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目，涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作，如创建文件和目录、设置布局等，同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景，能够提高系统的性能和可靠性，是分布式存储领域的优质解决方案。

TRELLIS

TRELLIS

用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示

TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目，它利用结构化 3D 潜在表示技术，实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具，包括文本到 3D、图像到 3D 等，并且支持多种输出格式，如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS，用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产，适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。

ai-agents-for-beginners

ai-agents-for-beginners

10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识

AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目，提供 10 节课程，涵盖构建 AI 代理的必备知识，支持多种语言，包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容，助您快速入门 AI 代理领域。

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

下拉加载更多