许可证：bsd-3-clause 基础模型：MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 标签：

• 由训练器生成 数据集：
• 音频文件夹 评估指标：
• 准确率
• F1分数
• 精确率
• 召回率 模型索引：
• 名称：AST-ASVspoof5-合成语音检测 结果：
  • 任务： 名称：音频分类 类型：音频分类 数据集： 名称：音频文件夹 类型：音频文件夹 配置：默认 分割：验证集 参数：默认 指标：
    • 名称：准确率 类型：准确率 值：0.8333451578573963
    • 名称：F1分数 类型：f1 值：0.8891604695934469
    • 名称：精确率 类型：精确率 值：0.9208988192978341
    • 名称：召回率 类型：召回率 值：0.8595369289154868

AST-ASVspoof5-合成语音检测

该模型是基于MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593在音频文件夹数据集上微调的版本。 在评估集上取得了以下结果：

• 损失：2.2821
• 准确率：0.8333
• F1分数：0.8892
• 精确率：0.9209
• 召回率：0.8595

模型描述

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预期用途与限制

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训练与评估数据

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训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：3.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.42.4
• Pytorch 2.3.1+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1