
使用场景
使用 Nes2Net 检测深度假造的音频文件,确保音频的真实性。
在学术研究中使用预训练模型来提高语音识别的准确性。
企业通过 Nes2Net 进行音频内容的安全审查,防止假造音频的传播。
产品特色
提供多种预训练模型,方便快速实现反欺诈任务。
支持对音频进行简单推理,用户可直接使用已有模型进行测试。
易于安装与使用,支持 Conda 和 Pip 安装环境。
可对模型进行自定义训练,适配特定数据集。
实现了对 CTR-SVDD 数据集的特定功能支持,适合该领域研究。
提供评估工具,计算 EER 和 minDCF,帮助用户评估模型效果。
包含详尽的使用说明和示例命令,降低学习成本。
使用教程
克隆 Nes2Net 库到本地。
安装所需的依赖包,使用命令:conda env create -f SVDD.yml 或 pip install -r requirements.txt。
下载所需的预训练模型,并将其存放在指定路径。
运行 easy_inference_demo.py 脚本,指定模型路径和待测试的音频文件。
根据需要进行模型训练,使用 train.py 脚本,调整参数。
进行模型评估,使用 eval.py 脚本,查看模型的表现和评估结果。
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