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Wavlm Base 960h Asv19 Deepfake

由abhishtagatya開發
基於微軟WavLM-base微調的深度偽造音頻檢測模型,在ASVspoof 2019數據集上表現優異,準確率達99.79%
下載量 16
發布時間 : 3/14/2024

模型概述

該模型專門用於檢測深度偽造音頻和音頻欺騙攻擊,適用於安全驗證和內容真實性檢測場景

模型特點

高精度檢測
在評估集上達到99.79%的準確率,能有效識別深度偽造音頻
低錯誤率
等錯誤率(Eer)僅為0.80%,在安全敏感場景中表現可靠
基於WavLM架構
利用WavLM強大的音頻特徵提取能力,特別適合語音相關任務

模型能力

音頻分類
深度偽造檢測
音頻欺騙識別
語音真實性驗證

使用案例

安全驗證
電話銀行欺詐檢測
檢測語音驗證環節中的深度偽造攻擊
可識別99%以上的偽造語音
內容審核
社交媒體音頻審核
識別平臺上的偽造音頻內容
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