모델 정보

voiceclap-large-v2

laion · voiceclap-large-v2

A rank-16 LoRA finetune of **LCO-Embedding-Omni-7B** (Qwen2.5-Omni thinker) trained with **InfoNCE + Prototypical Contrastive loss (PCL)** on the VoiceCLAP 9-corpus mix with MOSS-Audio k=2 sampled captions. Successor to `laion/voiceclap-large` — **better on every benchmark we measure**. 1. **PCL auxiliary loss (weight 0.1)**: 39 learned emotion prototypes; cross-entropy of audio embeddings vs prototypes on pseudo-labeled clips. 2. **z-scored pseudo-labels**: emolia's `emotion_annotation` scalars, argmax over per-emotion z-scores vs corpus base rates (raw argmax is degenerate — high-base-rate dimensions win ~99% of clips). z ≥ 1.5 labels ~80-98% of emolia across all 39 emotion classes. 3. LoRA rank 16 (α=32) — rank shown equivalent to r=32 in a controlled A/B. Ensemble notes: averaging this model's similarities with `gijs/voiceclap-lco-7b-lora` and the k=10 MOSS variant sets the current VoiceNet records (Emo bal@pp 0.7102; Ext bal@pp 0.6883).

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정보 업데이트2026/10/29 19:01:27
OVERVIEW

모델 소개

A rank-16 LoRA finetune of **LCO-Embedding-Omni-7B** (Qwen2.5-Omni thinker) trained with **InfoNCE + Prototypical Contrastive loss (PCL)** on the VoiceCLAP 9-corpus mix with MOSS-Audio k=2 sampled captions. Successor to `laion/voiceclap-large` — **better on every benchmark we measure**. 1. **PCL auxiliary loss (weight 0.1)**: 39 learned emotion prototypes; cross-entropy of audio embeddings vs prototypes on pseudo-labeled clips. 2. **z-scored pseudo-labels**: emolia's `emotion_annotation` scalars, argmax over per-emotion z-scores vs corpus base rates (raw argmax is degenerate — high-base-rate dimensions win ~99% of clips). z ≥ 1.5 labels ~80-98% of emolia across all 39 emotion classes. 3. LoRA rank 16 (α=32) — rank shown equivalent to r=32 in a controlled A/B. Ensemble notes: averaging this model's similarities with `gijs/voiceclap-lco-7b-lora` and the k=10 MOSS variant sets the current VoiceNet records (Emo bal@pp 0.7102; Ext bal@pp 0.6883).

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

출처 / 채널입력출력과금 단위수집 시간
확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요.

월간 기본 토큰 비용 추정

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추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.

INDEPENDENT BENCHMARKS

공개 평가 및 실행 설정

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자주 묻는 질문

오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

실시간 결제 요금인가요?

수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.

출처 및 추적 기록

许可证:cc-by-4.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。