Классификация музыкального настроения на основе Wav2Vec2

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