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Hubert Base 960h Asv19 Deepfake
基於HuBERT架構的音頻分類模型，專門用於檢測深度偽造音頻和音頻欺騙
下載量 15
發布時間 : 3/13/2024
模型概述
該模型是在facebook/hubert-base-ls960基礎上微調的版本，專注於音頻分類任務，特別是深度偽造音頻的檢測。
模型特點
高準確率
在評估集上達到99.18%的準確率
低錯誤率
等錯誤率(EER)僅為0.56%
基於HuBERT架構
利用強大的HuBERT語音表示學習能力
模型能力
音頻分類
深度偽造檢測
音頻欺騙識別
使用案例
安全檢測
語音認證系統
檢測語音認證系統中的偽造音頻
可有效識別99%以上的偽造音頻
內容審核
識別社交媒體中的偽造音頻內容
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