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。