基于微软WavLM-base微调的深度伪造音频检测模型，在ASVspoof 2019数据集上表现优异，准确率达99.79%
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发布时间 : 3/14/2024
模型简介
该模型专门用于检测深度伪造音频和音频欺骗攻击，适用于安全验证和内容真实性检测场景
模型特点
高精度检测
在评估集上达到99.79%的准确率，能有效识别深度伪造音频
低错误率
等错误率(Eer)仅为0.80%，在安全敏感场景中表现可靠
基于WavLM架构
利用WavLM强大的音频特征提取能力，特别适合语音相关任务
模型能力
音频分类
深度伪造检测
音频欺骗识别
语音真实性验证
使用案例
安全验证
电话银行欺诈检测
检测语音验证环节中的深度伪造攻击
可识别99%以上的伪造语音
内容审核
社交媒体音频审核
识别平台上的伪造音频内容
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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