Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: wav2vec2 · dense
Опубликована: 22 апр 2023

Ссылки

Hugging Face

wav2vec2_spoof_dection1

WWWxp

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная Wav2Vec2-модель для классификации аудио и обнаружения спуфинга речи.

30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 мая 2023

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

WWWxp/wav2vec2_spoof_dection1 — модель аудиоклассификации, дообученная разработчиком на основе facebook/wav2vec2-base на наборе ASVspoof2019. Она предназначена для классификации аудиозаписей в задаче обнаружения спуфинга речи. Модель построена на архитектуре Wav2Vec2ForSequenceClassification, содержит 113,3 млн параметров и распространяется в формате PyTorch.

Модель можно применять для проверки речевых записей на признаки спуфинга в сценариях, связанных с противодействием подделке голоса. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит описания меток классов, результатов оценки или рекомендаций по эксплуатации, поэтому качество и пригодность для конкретных условий по ней установить нельзя.

Сценарии применения

обнаружение спуфинга речи в аудиозаписях
проверка голосовых образцов на подделку
классификация записей речи для систем защиты голосовой аутентификации

Ограничения

В карточке нет описания меток классов, результатов оценки и ограничений применения. Надёжность обнаружения спуфинга в новых условиях по предоставленным данным оценить нельзя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wav2vec2_spoof_dection1

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-base on the asvspoof2019 dataset.

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: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 32
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 500

Framework versions

Transformers 4.28.1
Pytorch 1.13.1
Datasets 2.11.0
Tokenizers 0.12.1

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: a984206