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说明文档

模型卡片

<!-- 提供模型是什么/做什么的快速摘要。 -->

模型详情

模型描述

<!-- 提供关于该模型的更详细摘要。 -->

这是一个已推送到 Hub 的 🤗 transformers 模型的模型卡片。此模型卡片已自动生成。

  • 开发者: [需要更多信息]
  • 资助方 [可选]: [需要更多信息]
  • 共享者 [可选]: [需要更多信息]
  • 模型类型: [需要更多信息]
  • 语言(NLP): [需要更多信息]
  • 许可证: [需要更多信息]
  • 微调自模型 [可选]: [需要更多信息]

模型来源 [可选]

<!-- 提供模型的基本链接。 -->

  • 仓库: [需要更多信息]
  • 论文 [可选]: [需要更多信息]
  • 演示 [可选]: [需要更多信息]

用途

<!-- 说明模型的预期使用方式,包括模型的可预见用户和受模型影响的群体。 -->

直接使用

<!-- 此部分用于未经微调或未接入更大生态系统/应用的模型使用。 -->

[需要更多信息]

下游使用 [可选]

<!-- 此部分用于模型经过微调后用于特定任务,或接入更大生态系统/应用时的使用 -->

[需要更多信息]

超出范围的使用

<!-- 此部分说明误用、恶意使用以及模型不适合的使用场景。 -->

[需要更多信息]

偏见、风险和局限性

<!-- 此部分旨在传达技术和社会技术方面的局限性。 -->

[需要更多信息]

建议

<!-- 此部分旨在就偏见、风险和技术局限性提出建议。 -->

用户(直接用户和下游用户)应了解模型的风险、偏见和局限性。需要更多信息以提供进一步建议。

如何开始使用该模型

使用以下代码开始使用该模型。

[需要更多信息]

训练详情

训练数据

<!-- 这应该链接到数据集卡片,可能包含关于训练数据内容的简短摘要,以及与数据预处理或额外过滤相关的文档。 -->

[需要更多信息]

训练过程

<!-- 这与技术规范密切相关。当与训练过程相关时,此处的内​​容应链接到该部分。 -->

预处理 [可选]

[需要更多信息]

训练超参数

  • 训练机制: [需要更多信息] <!--fp32, fp16混合精度, bf16混合精度, bf16非混合精度, fp16非混合精度, fp8混合精度 -->

速度、大小、时间 [可选]

<!-- 此部分提供有关吞吐量、开始/结束时间、检查点大小(如相关)等的信息。 -->

[需要更多信息]

评估

<!-- 此部分描述评估协议并提供结果。 -->

测试数据、因素和指标

测试数据

<!-- 如可能,这应该链接到数据集卡片。 -->

[需要更多信息]

因素

<!-- 这些是评估所按类别分解的内容,例如子群体或领域。 -->

[需要更多信息]

指标

<!-- 这些是正在使用的评估指标,最好附上使用原因的说明。 -->

[需要更多信息]

结果

[需要更多信息]

总结

模型检查 [可选]

<!-- 模型的相关可解释性工作放在这里 -->

[需要更多信息]

环境影响

<!-- 总排放量(以 CO2eq 克为单位)和其他考虑因素,如电力使用,放在这里。相应地编辑下面的建议文本 -->

可以使用 Lacoste et al. (2019) 中提出的 机器学习影响计算器 估算碳排放量。

  • 硬件类型: [需要更多信息]
  • 使用小时数: [需要更多信息]
  • 云服务提供商: [需要更多信息]
  • 计算区域: [需要更多信息]
  • 碳排放量: [需要更多信息]

技术规范 [可选]

模型架构和目标

[需要更多信息]

计算基础设施

[需要更多信息]

硬件

[需要更多信息]

软件

[需要更多信息]

引用 [可选]

<!-- 如果有介绍该模型的论文或博客文章,APA 和 Bibtex 信息应放在此部分。 -->

BibTeX:

[需要更多信息]

APA:

[需要更多信息]

术语表 [可选]

<!-- 如相关,在此部分包含可以帮助读者理解模型或模型卡片的术语和计算。 -->

[需要更多信息]

更多信息 [可选]

[需要更多信息]

模型卡片作者 [可选]

[需要更多信息]

模型卡片联系方式

[需要更多信息]

n0kovo/synthetic-voice-detection

作者 n0kovo

audio-classification transformers
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创建时间: 2025-12-15 08:57:20+00:00

更新时间: 2025-12-15 09:11:45+00:00

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文件 (6)

.gitattributes
README.md
config.json
model.onnx ONNX
model.safetensors
preprocessor_config.json