
使用場景
使用 Nes2Net 檢測深度假造的音頻文件,確保音頻的真實性。
在學術研究中使用預訓練模型來提高語音識別的準確性。
企業通過 Nes2Net 進行音頻內容的安全審查,防止假造音頻的傳播。
產品特色
提供多種預訓練模型,方便快速實現反欺詐任務。
支持對音頻進行簡單推理,用戶可直接使用已有模型進行測試。
易於安裝與使用,支持 Conda 和 Pip 安裝環境。
可對模型進行自定義訓練,適配特定數據集。
實現了對 CTR-SVDD 數據集的特定功能支持,適合該領域研究。
提供評估工具,計算 EER 和 minDCF,幫助用戶評估模型效果。
包含詳盡的使用說明和示例命令,降低學習成本。
使用教程
克隆 Nes2Net 庫到本地。
安裝所需的依賴包,使用命令:conda env create -f SVDD.yml 或 pip install -r requirements.txt。
下載所需的預訓練模型,並將其存放在指定路徑。
運行 easy_inference_demo.py 腳本,指定模型路徑和待測試的音頻文件。
根據需要進行模型訓練,使用 train.py 腳本,調整參數。
進行模型評估,使用 eval.py 腳本,查看模型的表現和評估結果。
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