许可协议：apache-2.0
基础模型：motheecreator/Deepfake-audio-detection
标签：

• 训练生成
  数据集：
• 音频文件夹
  评估指标：
• 准确率
• 精确率
• 召回率
• F1值

模型索引：

• 名称：Deepfake-audio-detection
  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：训练集
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：准确率
      值：0.9963791074499864
    • 名称：精确率
      类型：精确率
      值：0.9943959123125103
    • 名称：召回率
      类型：召回率
      值：0.9990064580228515
    • 名称：F1值
      类型：F1值
      值：0.9966958532958864

Deepfake音频检测模型

本模型是基于音频文件夹数据集对motheecreator/Deepfake-audio-detection进行微调的版本。在评估集上取得如下结果：

• 损失值：0.0192
• 准确率：0.9964
• 精确率：0.9944
• 召回率：0.9990
• F1值：0.9967
• ROC曲线下面积：1.0000
• 混淆矩阵：[[4974, 34], [6, 6033]]
• 分类报告：
  '0'类：{'精确率': 0.9988, '召回率': 0.9932, 'f1分数': 0.9960, '支持数': 5008}
  '1'类：{'精确率': 0.9944, '召回率': 0.9990, 'f1分数': 0.9967, '支持数': 6039}
  整体准确率：0.9964
  宏平均：{'精确率': 0.9966, '召回率': 0.9961, 'f1分数': 0.9963}
  加权平均：{'精确率': 0.9964, '召回率': 0.9964, 'f1分数': 0.9964}

模型描述

（需补充详细信息）

用途与限制

（需补充详细信息）

训练与评估数据

（需补充详细信息）

训练过程

训练超参数

• 学习率：3e-05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：2
• 总训练批次大小：32
• 优化器：Adam（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：余弦退火
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：2
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.41.1
• PyTorch 2.1.2
• Datasets 2.19.1
• Tokenizers 0.19.1