music_moods_classification
Sounds und Audio erzeugen.
Apache-2.0
Läuft das auf deinem Rechner?
Was kann es?
Kategorisiert Musik automatisch nach Stimmung – etwa melancholisch, euphorisch oder ruhig – und liest dafür die Audiodatei direkt ein. Praktisch als Filter oder für automatische Playlist-Erstellung.
Stärken
Mit 90 Mio. Parametern ist es kompakt genug, um auf ordentlicher Consumer-Hardware ohne GPU schnell zu laufen, und die Apache-2.0-Lizenz lässt kommerzielle Nutzung zu.
Grenzen
Bei untypischer oder sehr variabler Musik ist die Klassifikation unsicher, und das hohe Alter vieler Mood-Trainingsdatensätze bedeutet, dass aktuelle Genre und Produktionstechniken nicht immer gut erfasst werden.
Für wen?
Für Entwickler, die Musik-Apps bauen und automatische Stimmungslabels brauchen, ohne dafür einen großen Aufwand zu betreiben.
So startest du es
Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.
⚠️ Dieses Modell gibt es nicht als GGUF — Ollama, LM Studio und llama.cpp können es daher nicht starten (die drei Wege funktionieren nur bei Sprachmodellen). Es läuft über whisper.cpp oder Audacity-Plugins.
Besonderheiten
Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).
Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.
Wo bekommst du es?
Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.
Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen
Größen & Quants
Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.
| Variante | Dateigröße | Speicherbedarf (grob) |
|---|---|---|
| Keine Variantenliste verfügbar — schau in die Dateiliste bei Hugging Face. | ||
So startest du music_moods_classification
- Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
- Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
- Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.
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Häufige Fragen
Läuft music_moods_classification auf meinem Rechner?
Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt –, die kleinste – — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.
Was kostet music_moods_classification?
Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.
Ähnliche Modelle: ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 · LFM2.5-Audio-1.5B-JP · MioCodec-25Hz-44.1kHz-v2 · Zurück zur Übersicht
Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.