/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
wav2vec2 · dense
Базовая модель
wav2vec2-base
Библиотека
transformers
Опубликована
10 окт 2026

valorant-agent-voice-classifier

Классификация текстаТекст → label

Дообученный классификатор Wav2Vec2 определяет, кто из 26 агентов VALORANT произносит аудиореплику.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 окт 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

Классификатор аудио для определения, кто из 26 агентов VALORANT произносит игровую реплику. Разработан в рамках учебного проекта HKUST ISOM5240 как часть помощника для проверки голосовых реплик и локализации; модель дообучена на facebook/wav2vec2-base с использованием набора NgThVinh/ValorantAgentVoiceLines.

Модель на базе Wav2Vec2ForSequenceClassification содержит 113,3 млн параметров и принимает монофоническое аудио с частотой 16 кГц, анализируя первые четыре секунды записи. На тестовом наборе из 1175 фрагментов указаны точность и Macro-F1 по 0,905; время обработки одного фрагмента на CPU — 478 мс.

Подходит для классификации чистых игровых голосовых реплик и вспомогательной проверки локализации. На музыке, звуковых эффектах и записях с несколькими голосами точность может снизиться. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • определение агента VALORANT по голосовой реплике
  • автоматическая сортировка игровых голосовых записей по персонажу
  • проверка принадлежности реплики персонажу при локализации

Ограничения

Модель обучалась на студийных игровых репликах; музыка, звуковые эффекты и несколько говорящих могут ухудшить классификацию. Лицензия в доступных данных не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

VALORANT Agent Voice Classifier

Identifies which of the 26 VALORANT agents is speaking in a voice-line recording. It is part of a voice-line QA & localization assistant for Riot Games (HKUST ISOM5240 project): https://github.com/EthanIsaac/valorant-voiceline-qa

Results (test set, 1175 clips)

MetricValue
Accuracy0.905
Macro-F10.905
CPU time per clip478 ms

Usage

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("audio-classification", model="eibautistat/valorant-agent-voice-classifier")
classifier("voice_line.wav", top_k=3)

Limitations

Trained on studio-quality in-game voice lines; recordings with music, sound effects or other speakers may be classified less accurately. Agents: astra, breach, brimstone, chamber, clove, cypher, deadlock, fade, gekko, harbor, iso, jett, kayo, killjoy, neon, omen, phoenix, raze, reyna, sage, skye, sova, tejo, viper, vyse, yoru.

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
2077607

0 моделей