ConvNeXT, обученная на BirdSet XCL, классифицирует 9736 видов птиц по одноканальным спектрограммам.
Подходит для: определение вида птицы по спектрограмме аудиозаписи · классификация звуков птиц из коллекции Xeno-Canto · автоматическая разметка аудиозаписей птиц для исследований биоакустики
Интерпретируемая модель для многометочной классификации видов птиц по их голосам в аудиозаписях.
Подходит для: Определение видов птиц по полевым аудиозаписям · Многометочная разметка записей с несколькими видами птиц · Акустический мониторинг птиц в разных регионах
EfficientNet-B1 классифицирует спектрограммы записей птиц по видам на основе обучения на датасете BirdSet XCL.
Подходит для: определение вида птицы по спектрограмме аудиозаписи · классификация записей птиц по 9736 видам Xeno-Canto · анализ спектрограмм для исследований биоакустики
Аудиоклассификатор Bird-MAE-Huge распознаёт виды птиц по биоакустическим записям и предназначен для задач на наборе BirdSet.
Подходит для: классификация видов птиц по аудиозаписям · многометочная разметка биоакустических записей · поиск и мониторинг птичьих вокализаций
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Аудиомодель для классификации звуков птиц и построения представлений, пригодных для малоресурсного обучения на BirdSet.
Подходит для: многометочная классификация записей птичьих голосов · определение видов птиц по биоакустическим записям · извлечение аудиопризнаков для downstream-классификатора
Интерпретируемая модель для многометочной классификации видов птиц по их вокализациям в аудиозаписях.
Подходит для: определение видов птиц по полевым аудиозаписям · многометочная разметка записей с несколькими голосами птиц · поиск характерных вокализаций для заданных видов
Байтовая языковая модель BDH примерно на 151 млн параметров для генерации текста и исследования масштабирования fast weight layers.
Подходит для: генерация англоязычного текста · генерация польского текста · эксперименты с байтовыми языковыми моделями
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Bird-MAE-Large — аудиомодель для распознавания видов птиц по звуковым записям и извлечения биоакустических признаков.
Подходит для: многометочная классификация видов птиц в аудиозаписи · распознавание птичьих вокализаций в полевых записях · извлечение признаков для биоакустических исследований
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Интерпретируемая модель для многометочной классификации видов птиц по звуковым записям с помощью изученных прототипов вокализаций.
Подходит для: определение видов птиц по полевым аудиозаписям · многометочная разметка записей с голосами нескольких видов · поиск характерных фрагментов вокализаций для объяснения предсказания