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ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593-finetuned-gtzan

基于AST的GTZAN数据集音频分类模型

该模型是在GTZAN数据集上微调的AST(Audio Spectrogram Transformer)模型,针对音频分类任务进行了优化。经过10轮训练,模型在评估集上达到92%的准确率,展现出优秀的音频分类能力。虽然缺少具体应用说明,但其高准确率表明该模型在音乐流派分类等领域可能具有良好表现。模型采用Adam优化器和线性学习率调度策略,通过精心调整的超参数实现了性能的显著提升。

bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型
BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成
BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络,旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练,提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能,并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中,BigVSAN展现出优秀性能,为语音合成技术开辟新方向。
AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis - 基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率
AraBERTGithubHuggingface开源项目情感分析机器学习模型自然语言处理阿拉伯语情感分析
基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型,在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器,使用16的训练批次大小,经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发,专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。
parakeet-tdt_ctc-1.1b - 高性能自动语音识别模型解决方案
GithubHuggingfaceNeMo开源项目快速同构体数据集模型自动语音识别词错误率
parakeet-tdt_ctc-1.1b提供了一个功能强大的语音识别模型,支持将语音转录为包含标点和大写字母的文本。由NVIDIA NeMo和Suno.ai团队联合开发,拥有1.1B的参数规模,能够高效地处理大规模的音频数据。该模型利用局部注意力和全局令牌技术实现单次处理11小时音频。其在多个公开数据集上的出色表现,表明其在语音转录应用中有广泛的适用性和较低的词错误率(WER)。
tf_efficientnet_b1.ns_jft_in1k - EfficientNet图像分类模型,无监督学习的图像标杆
EfficientNetGithubHuggingfaceJFT-300mPyTorch半监督学习图像分类开源项目模型
本项目是一个EfficientNet图像分类模型,通过Noisy Student半监督学习在ImageNet-1k和JFT-300m数据集上使用Tensorflow训练,并移植到PyTorch中。它可以执行图像分类、特征提取和嵌入生成。拥有仅7.8M参数和高计算效率,适合研究深度学习模型的缩放和性能优化。
Stable Audio Open - 开源文本转音频模型 生成高质量短音频样本和音效
AI工具Stable Audio Open开源模型文本到音频音效制作音频生成
Stable Audio Open是一个开源的文本转音频生成模型,专注于创建短音频样本、音效和音乐制作元素。用户可通过文本提示生成最长47秒的高质量音频。该模型适用于创建鼓点、乐器片段、环境音效和拟音效果等。作为免费开源工具,它为音乐制作和声音设计提供了实用的解决方案。用户可以使用自己的数据微调模型,生成个性化音效。此外,模型支持部署到个人设备,便于自定义使用。
musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM
AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成
MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入,用户可以在经过训练后,实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南,适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。
tf_audio_steganalysis - 基于深度学习的MP3隐写分析研究
Audio SteganalysisCNNDeep LearningGithubMP3tensorflow开源项目
此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析,利用卷积神经网络(CNN)对MP3隐写进行深入分析与检测,并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络,轻松安装所需环境和依赖包,并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例,是音频隐写分析研究与实践的理想资源。
audio-flamingo - 新型音频语言模型实现音频理解和多轮对话
Audio FlamingoGithubfew-shot学习对话能力开源项目语言模型音频理解
Audio Flamingo是一种创新音频语言模型,具备音频理解、快速任务适应和多轮对话能力。通过优化训练技术、架构设计和数据策略,该模型在多项音频理解任务中创建新基准。项目开源基础模型和对话模型的训练及推理代码。模型权重可从GitHub和HuggingFace获取,仅供非商业用途。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
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