Deeepfake Audio Recognition Ttoo

🚀 深度伪造音频识别工具

本模型是一个用于音频识别的工具，它基于微调后的模型，能在音频分类任务中达到较高的准确率，为音频内容的识别和分类提供了有效的解决方案。

🚀 快速开始

此模型是 facebook/wav2vec2-base 在 audiofolder 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.2288
• 准确率：0.9545

📚 详细文档

模型信息

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：3e-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：线性
• 学习率调度器热身比例：0.01
• 训练轮数：16

训练结果

框架版本

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

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。