/ Модель

Характеристики

Параметры
1,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-xls-r-1b
Библиотека
transformers
Опубликована
2 янв 2025

wav2vec2-xls-r-1b-DeepFake-AI4TRUST

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученная на базе XLS-R модель классификации аудио для выявления дипфейковой речи.

78скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

DavidCombei/wav2vec2-xls-r-1b-DeepFake-AI4TRUST — дообученная модель классификации аудио на базе facebook/wav2vec2-xls-r-1b. По названию репозитория она предназначена для выявления дипфейкового аудио; точное описание классов и обучающего набора данных не приведено. Модель содержит 1,3 млрд параметров, использует архитектуру Wav2Vec2ForSequenceClassification и распространяется в формате safetensors для Transformers.

В карточке указаны точность 0,8312 и loss 0,8947 на оценочном наборе, но его состав и методика оценки не описаны. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • проверка аудиозаписи на признаки дипфейковой речи
  • классификация аудио для анализа подлинности голосовых записей
  • оценка аудиофайлов в системах обнаружения синтетической речи

Ограничения

Обучающий набор данных неизвестен, а состав классов и методика оценки не описаны. Указанная точность получена на оценочном наборе с нераскрытым составом, поэтому переносимость результата на другие данные неясна.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2-xls-r-1b-DeepFake-AI4TRUST

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-1b on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.8947
  • Accuracy: 0.8312

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.03511.01970.89470.8312
0.01392.03942.09950.6102
0.00172.98855882.57150.6315

Framework versions

  • Transformers 4.47.0
  • Pytorch 2.1.0a0+4136153
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Нельзя запустить

Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForSequenceClassification
Ревизия весов
68fc6ec

0 моделей