许可证: mit
基础模型: MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593
标签:

• 训练生成
  数据集:
• audiofolder
• LanceaKing/asvspoof2019
  评估指标:
• 准确率
• F1值
• 精确率
• 召回率
  模型索引:
• 名称: AST-ASVspoof2019-合成语音检测
  结果:
  • 任务:
    名称: 音频分类
    类型: audio-classification
    数据集:
    名称: audiofolder
    类型: audiofolder
    配置: default
    拆分: validation
    参数: default
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值: 0.6294477539848655
    • 名称: F1值
      类型: f1
      值: 0.7685655387400071
    • 名称: 精确率
      类型: precision
      值: 0.8743850817984212
    • 名称: 召回率
      类型: recall
      值: 0.6855938284894152
      语言:
• en

AST-ASVspoof2019-合成语音检测

该模型是基于audiofolder数据集对MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果:

• 损失:
• 准确率:
• F1值:
• 精确率:
• 召回率:

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

需要更多信息

训练与评估数据

需要更多信息

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 (β1=0.9, β2=0.999, ε=1e-08)
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮数: 3.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.36.2
• PyTorch 2.1.2
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0