AIbase

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Wav2vec2 Base ASVSpoof5 TUC N

由 DavidCombei 开发
基于wav2vec2-base微调的语音防伪检测模型，在评估集上达到88.89%准确率
音频分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#音频反欺诈#高准确率#语音安全
下载量 20
发布时间 : 6/20/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是针对语音防伪检测任务优化的版本，基于facebook的wav2vec2-base架构微调，适用于识别合成语音或欺骗性语音

模型特点

高准确率检测
在测试集上达到88.89%的准确率，能有效识别欺骗性语音
基于wav2vec2微调
利用wav2vec2-base强大的语音特征提取能力进行优化
轻量级解决方案
相比完整版wav2vec2模型，本模型针对特定任务优化，计算效率更高

模型能力

语音防伪检测
合成语音识别
欺骗性语音分析

使用案例

安全验证
语音支付防伪
在语音支付场景中检测合成语音攻击
可拦截88.89%的欺骗性语音指令
身份认证增强
作为生物特征识别的补充安全层