基于facebook/wav2vec2-base-960h微调的音频分类模型，专注于深度伪造和音频欺骗检测。
下载量 25
发布时间 : 3/12/2024
模型简介
该模型用于检测音频中的深度伪造和欺骗行为，在评估集上表现出高准确率和低错误率。
模型特点
高准确率
在评估集上达到98.45%的准确率
低错误率
错误接受率(Far)0.9%，错误拒绝率(Frr)1.62%，等错误率(Eer)1.26%
基于成熟架构
基于经过验证的wav2vec2-base-960h架构微调
模型能力
音频分类
深度伪造检测
音频欺骗检测
使用案例
安全验证
语音身份验证
检测语音身份验证系统中的伪造音频
可有效识别98.45%的伪造音频
内容审核
音频内容审核
识别经过篡改或伪造的音频内容
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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
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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