Классификация музыкального настроения на основе Wav2Vec2
Модель классифицирует музыкальные фрагменты по настроению, используя 14 различных категорий.
О сервисе
Что умеет эта модель? Эта модель предназначена для классификации настроения музыкальных композиций. Она может определять одно из 14 возможных настроений в аудиозаписи, что делает её полезной для широкого спектра приложений в музыкальной индустрии и за её пределами. Как обучена модель? Модель обучена на общедоступном наборе данных HWNAS Dataset, который содержит 6930 30-секундных аудиофайлов, равномерно распределенных по 14 категориям настроений: злое; мрачное; энергичное; эпическое; эйфорическое; счастливое; таинственное; расслабляющее; романтическое; грустное; пугающее; гламурное; воодушевляющее; сентиментальное. В качестве базовой модели использовалась . Применение модели Классификация музыкального настроения является фундаментальным и универсальным приложением во многих различных областях. Некоторые возможные варианты использования включают: системы рекомендаций музыки; организация и поиск контента; радиовещание и программирование; лицензирование музыки и управление авторскими правами; анализ и исследования музыки; тегирование контента и обогащение метаданных; аудиоидентификация и защита авторских прав; создание музыки и творчество; здравоохранение и терапия; развлечения и игры. Метрики качества F1: 0.25609690566033366 Потери при оценке: 1.9033373594284058 Точность при оценке: 0.25762263976194 Ссылки StanislavKo28/music_moods_classification Источник: https://qubu.ai/models/klassifikatsiya-muzykalnogo-nastroeniya-na-osnove-wav2-vec2 License: MIT
