/ Модель

Характеристики

Параметры
403 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
wav2vec2 · dense
Опубликована
26 июн 2026

Deepfakewav2vec2

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Производная модели Gustking/wav2vec2-large-xlsr-deepfake-audio-classification. Модель на базе Wav2Vec2 классифицирует аудио, чтобы выявлять поддельную синтетическую речь.

32скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 июн 2026

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

Карточка модели OBITO03/Deepfakewav2vec2 на Hugging Face совпадает с карточкой Gustking/wav2vec2-large-xlsr-deepfake-audio-classification, поэтому описание составлено по ней.

Gustking/wav2vec2-large-xlsr-deepfake-audio-classification — модель классификации аудио для определения поддельной синтетической речи. Она создана дообучением Wav2Vec2-large-xlsr-53; архитектура — Wav2Vec2ForSequenceClassification, размер — 402,7 млн параметров. Модель принимает аудио и классифицирует его, помогая выявлять deepfake-записи.

В README приведены результаты оценки: F1 0,95 на оценочных данных, а на подмножестве ASVspoof2019 — accuracy 0,9286, precision 0,9999, recall 0,9205, F1 0,9363 и EER 0,0401. Эти показатели относятся к указанным наборам оценки и сами по себе не гарантируют такую же точность на других данных. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • выявление deepfake-речи в аудиозаписях
  • проверка голосовых сообщений на синтетическое происхождение
  • классификация аудио для систем обнаружения подделок
  • оценка подлинности речевых образцов

Ограничения

Метрики указаны для оценочных данных и подмножества ASVspoof2019; качество на других источниках и условиях записи может отличаться. Языковой охват и устойчивость к новым способам синтеза в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит3

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

This model is a fine tuning for the deepfake audio classification task.

It achieves the following results on its evalutation data:

  • F1: 0.95

  • Loss: 0.4056

It achieves the following results on ASVspoof2019 evaluation subset:

  • Accuracy:0.9286

  • Precision:0.9999

  • Recall:0.9205

  • F1-Score:0.9363

  • Equal Error Rate (EER): 0.0401

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Нельзя запустить

Для архитектуры wav2vec2 нет загрузчика под задачу text-classification.

Класс архитектуры
Wav2Vec2ForSequenceClassification
Ревизия весов
5f81ffd

0 моделей