Deeepfake Audio Recognition Ttoo

🚀 深度偽造音頻識別工具

本模型是一個用於音頻識別的工具，它基於微調後的模型，能在音頻分類任務中達到較高的準確率，為音頻內容的識別和分類提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

此模型是 facebook/wav2vec2-base 在 audiofolder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.2288
• 準確率：0.9545

📚 詳細文檔

模型信息

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：3e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身比例：0.01
• 訓練輪數：16

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.39.2
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。