Распознавание плача младенца по 4 классам

Классифицирует плач ребенка на четыре категории: дистресс, голод, не-плач, позитив.

О сервисе

Обзор модели Эта модель является тонко настроенной версией ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition, обученной на наборе данных, содержащем различные типы звуков, издаваемых младенцами. Модель предназначена для классификации звуков плача младенцев по четырем основным категориям: дистресс, голод, не-плач и позитивные звуки. Метрики качества Потери (Loss): 0.6012 Точность (Accuracy): 0.6648 F1-мера (F1): 0.6637 Предполагаемое использование и ограничения Модель предназначена для применения в системах мониторинга младенцев, носимых устройствах для родителей или в исследовательских проектах, связанных с анализом звуковых сигналов младенцев. Она может помочь в раннем выявлении потребностей ребенка. Ограничения модели связаны с качеством входных аудиоданных и разнообразием акустической среды. Модель была обучена на английском языке, что может повлиять на ее производительность при использовании с аудиоданными других языковых групп. Данные для обучения и оценки Модель была обучена на аугментированном наборе данных, детали которого не указаны, что позволило улучшить ее обобщающую способность. Процедура обучения Во время обучения использовались следующие гиперпараметры: Скорость обучения: 1e-05 Размер обучающего батча: 16 Размер оценочного батча: 32 Начальное зерно: 42 Шаги накопления градиента: 4 Общий размер обучающего батча: 64 Оптимизатор: ADAMW_TORCH_FUSED с betas=(0.9, 0.999) и epsilon=1e-08 Тип планировщика скорости обучения: косинусный Шаги прогрева планировщика скорости обучения: 0.1 Количество эпох: 3 Результаты обучения Потери на обучении Эпоха Шаг Потери на валидации Точность F1 2.4290 0.2941 25 0.5468 0.6983 0.6754 2.3599 0.5882 50 0.5463 0.6760 0.6736 2.3059 0.8824 75 0.5448 0.6927 0.6775 2.2763 1.1765 100 0.5580 0.6648 0.6604 2.2645 1.4706 125 0.5900 0.6592 0.6571 2.3093 1.7647 150 0.5806 0.6648 0.6565 2.1578 2.0588 175 0.5773 0.6592 0.6516 2.2433 2.3529 200 0.5881 0.6648 0.6604 2.1501 2.6471 225 0.6090 0.6704 0.6704 2.2734 2.9412 250 0.6012 0.6648 0.6637 Версии фреймворков Transformers: 5.0.0 Pytorch: 2.10.0+cu128 Datasets: 4.0.0 Tokenizers: 0.22.2 Ссылки https://https://huggingface.co/Grimyow/baby-cry-4class-augmented-2026-03-16_05.55.57 Источник: https://qubu.ai/models/raspoznavanie-placha-mladentsa-po-4-klassam License: MIT

Связанные сущности

  • Stable Diffusion5.0(997)

    Stable Diffusion на QUBU — от классической версии v1.5 до 3.5 Large и 3.5 Medium, плюс image-to-image в SD3.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Код и разработка#Написать SEO-текст#Сгенерировать изображение
  • Суммаризация русских новостей (Газета)5.0(735)

    Модель на основе mBART для автоматического реферирования длинных русскоязычных текстов — новостей, статей, документов. Обучена на датасете Газета.Ру.

    #Текст и контент#Бизнес и аналитика#Написать SEO-текст
  • Контроль целостности и дефектов трубопровода5.0(493)

    Это модель компьютерного зрения для автоматического анализа состояния трубопроводов. Она способна по фотографии определить три критических состояния: прорыв, коррозию или дефект сварного шва. Решение позволяет отказаться от сплошного визуального осмотра людьми и перейти к выборочному контролю, ускоряя диагностику и снижая влияние человеческого фактора.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Видео#Написать SEO-текст
  • Veo-3-15.0(301)

    Veo 3.1 от Google — видео из текста, изображений и референсов, продление клипов и motion control. Есть быстрый fast-режим.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Видео#Написать SEO-текст#Сгенерировать изображение
  • Ernie Image5.0(274)

    ERNIE Image от Baidu генерирует изображения с пониманием китайского и английского языков, поддерживает LoRA и Turbo-режим.

    #Текст и контент#Изображения и дизайн#Видео#Написать SEO-текст#Сгенерировать изображение