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README.md

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 开源的音频反欺骗的模型
 
 ## 模型结构
-aasist,参考链接https://github.com/clovaai/aasist， 参考论文ASIST: Audio Anti-Spoofing using Integrated Spectro-Temporal Graph Attention Networks
+aasist是一种开源的音频反欺诈的模型，主要的模型结构如下所示：
 
-## 数据集
-
-脚本下载方式：
-```
-python ./download_dataset.py
-```
-手动下载方式：
-```
-ASVspoof2019 dataset: https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3336
-```
-下载LA.zip文件,unzip解压
-
-## 推理
+![Aassist_Backbone](Aassist_Backbone.png)
 
-### 环境配置
-提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取的训练的docker镜像：
+## 环境配置
+### Docker(方法一)
+提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-list)拉取的训练的docker镜像：
 * 推理镜像：
 ```
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:aasist-main
 ```
-激活镜像环境：
+* 激活镜像环境：
 ```
 source /root/env_disc.sh
 cd /root/aasist;sh run.sh
@@ -34,7 +23,20 @@ cd /root/aasist;sh run.sh
 ```
 pip3 install -r requirement.txt
 ```
-### 推理命令,使用BladeDISC进行加速
+
+## 数据集
+
+脚本下载方式：
+```
+python ./download_dataset.py
+```
+手动下载方式：
+```
+ASVspoof2019 dataset: https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/3336
+```
+下载LA.zip文件,unzip解压
+
+## 推理
 
 To evaluate AASIST [1]:
 ```
@@ -51,14 +53,24 @@ export TORCH_MHLO_OP_WHITE_LIST="aten::max;aten::batch_norm;aten::abs,aten::selu
 python3 main.py --eval --config ./config/AASIST-L.conf
 python3 main_opt.py --eval --config ./config/AASIST-L.conf
 ```
-### 单卡测试
+
 测试命令：
 ```
 bash run.sh
 ```
+## 精度
+使用Blade DISC优化后的精度与未使用Blade DISC优化后的精度保持一致
+
+## 应用场景
+### 算法类别
+语音识别
+
+### 热点行业
+金融,交通,教育
+
+### 源码仓库及问题反馈
+https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bladedisc_aasist
 
-## 源码仓库及问题反馈
-* https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bladedisc_aasist
+### 参考
+https://github.com/clovaai/aasist.git
 
-## 参考
-* https://github.com/clovaai/aasist.git

model.properties

+# 模型唯一标识
+modelCode=135
 # 模型名称
-modelName=AASIST_BladeDISC
+modelName=aasist_bladedisc
 # 模型描述
 modelDescription=AASIST是开源的音频反欺骗的模型,基于BladeDISC进行深度学习编译优化
-# 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
+# 应用场景
 appScenario=推理,NLP,语音模型
 # 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
-frameType=BladeDISC,Pytorch
+frameType=BladeDISC,PyTorch