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voice-safety-classifier

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语音聊天毒性检测的高精度分类工具

该项目提供了一个新的语音聊天毒性检测基准模型，基于大规模数据集开发。模型使用WavLM base plus权重，经过2,374小时语音多标签微调，输出标签包括Profanity、DatingAndSexting、Racist、Bullying等。评估显示模型在二元分类任务中的精度达到94.48%。使用者可通过特定命令运行模型权重进行应用。

语音安全音频分类Huggingfacetoxicity detectionGithub开源项目模型多标签分类模型评估
GitHubHugging Face

项目介绍：voice-safety-classifier

voice-safety-classifier项目是一个大型分类模型，旨在推动不当言论检测与分类研究的发展。它是基于人工精心构建的真实世界数据集训练而成，并可作为相关研究的新基准。

模型描述

起初，voice-safety-classifier模型采用的是WavLM base plus的原始权重，然后进一步通过多标签分类的方式，在共计2374小时的语音聊天音频片段上进行了微调。这些音频片段是通过合成数据流水线自动标记的，具体细节可以参见我们的博客文章。

该模型输出一个n×6的输出张量，其中推断的标签包括粗言秽语（Profanity）、约会与色情（DatingAndSexting）、种族歧视（Racist）、欺凌（Bullying）、其他（Other）、无违规（NoViolation）。‘其他’类标签涵盖了一些发生率较低的政策违规类别，如毒品和酒精或自残，这些都被归为一个单独的类别。

评估数据集

为了评估该模型的表现，我们使用了一个由人工标注标签的数据集。该数据集中包含了9795个样本，其类别分布如下：

类别示例数量时长（小时）数据集占比
粗言秽语489315.3849.95%
约会与色情6882.527.02%
种族歧视8893.109.08%
欺凌12564.2512.82%
无违规41859.9342.73%

在所有类别上设定相同的阈值，把模型视作针对所有四种不当言论类别（粗言秽语、约会与色情、种族歧视、欺凌）的二元分类器时，模型的二值化平均精确度达到了94.48%。

使用说明

要运行推理文件，需要先安装相关依赖，可以使用以下命令：

pip install -r requirements.txt

推理文件中包含了一些有用的辅助函数，用于预处理音频文件以进行正确的推理。运行推理文件的命令如下：

python inference.py --audio_file <your audio file path> --model_path <path to Huggingface model>

模型权重可以从模型发布页面下载，或从HuggingFace的roblox/voice-safety-classifier中获取。如果未指定model_path，则模型将直接从HuggingFace加载。

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