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大规模音乐音频分类及特征提取的模型解决方案

通过对比语言音频预训练技术,CLAP模型实现高效的音频和文本特征提取和分类,适用于无监督学习环境。模型兼具SWINTransformer和RoBERTa的优点,可用来评估音频与文本间的相似性,且能满足多种音频分类和嵌入需求。

voice-safety-classifier - 语音聊天毒性检测的高精度分类工具
GithubHuggingfacetoxicity detection多标签分类开源项目模型模型评估语音安全音频分类
该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型,基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重,经过2,374小时语音多标签微调,输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。
mmlw-roberta-large - 增强自然语言处理适用性的多任务学习模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目文本分类模型特征提取聚类
该开源项目mmlw-roberta-large通过多任务学习提高了自然语言处理性能,尤其在句子相似性、分类和检索等任务上表现突出。模型适用于多种数据集,如MTEB AllegroReviews和MTEB ArguAna-PL,实现了较高的准确率和F1值。使用了sentence-transformers和transformers技术,确保在大规模数据集上的优异表现。
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。
Music AI - 先进的音频AI平台助力音乐和声音技术创新
AI工具AI音频模型开发工具隐私安全音乐处理音频智能平台
Music AI平台为音频和音乐领域提供先进的AI模型和工具。该平台集成了50多个AI模块,支持自定义工作流,并提供用户友好的界面和API。Music AI注重数据安全和隐私保护,将AI视为创意过程的辅助工具。平台已处理超10亿分钟音频,日均处理210万分钟,服务4800万用户,成为音频技术创新的重要基础设施。
snac_24khz - 高效低比特率音频压缩的神经编解码器
GithubHuggingfaceSNAC开源项目模型深度学习神经网络编解码器语音合成音频压缩
SNAC是一种先进的多尺度神经音频编解码器,以0.98 kbps的超低比特率压缩24 kHz音频。它采用分层令牌方法,创新地降低了粗糙令牌的采样频率,扩大时间覆盖范围。该模型主要用于语音合成,但也提供适用于音乐和音效的高采样率版本。SNAC支持单声道音频处理,提供多个预训练模型以满足不同需求,是音频压缩和处理领域的重要工具。
audio-ai-timeline - 音频AI领域2023年重大进展及模型概览
AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成
Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型,展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源,为音频AI领域研究者和开发者提供参考。
wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析
WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型,专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习,采用创新的话语混合训练策略,有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中,模型展现出卓越性能,可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口,用户可直接对音频进行说话人分类分析。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类
CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。
wav2vec2-large-robust-24-ft-age-gender - Wav2vec 2.0驱动的24层神经网络实现音频年龄性别识别
GithubHuggingfaceWav2vec 2.0年龄识别开源项目性别识别模型语音识别音频分类
项目采用Wav2vec 2.0架构,构建了24层深度神经网络用于音频年龄和性别识别。通过多数据集微调,模型能准确预测0-100岁年龄段,并区分说话者为儿童、女性或男性。额外功能包括输出最终transformer层的池化状态。支持ONNX格式导出,并提供全面使用指南,为音频分析和语音处理研究提供了有力支持。
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