RVCBench

给语音克隆模型做安全体检,防伪造保隐私

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 59
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试项目,CC0-1.0 许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

RVCBench 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队Nanboy-Ronan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试项目,CC0-1.0 许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议CC0-1.0
主要语言Python
技术栈/模型adversarial-audio,audio-deepfake,audio-protection,benchmark,benchmark-datasets,evaluation-framework,python-package,speaker-similarity,speaker-verification,speech-evaluation,speech-metrics,speech-synthesis,text-to-speech,tts,tts-evaluation,voice-clone,voice-cloning,voice-cloning-evaluation,word-error-rate,zero-shot-tts
GitHub 星标★ 59
上线时间2026-01-30 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积8.4 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

RVCBench 是一个针对语音克隆鲁棒性、说话人隐私和音频保护的基准测试框架,覆盖 26 个 TTS 和 VC 模型。它解决当前语音合成技术被滥用(如深度伪造)以及说话人声音隐私泄露的问题,提供一套标准化的评估方法,用于衡量模型在对抗攻击下的表现、声音相似度保护能力以及音频水印等防护措施的有效性。核心能力包括:多模型统一测试接口、对抗音频生成与评估、说话人验证集成、以及隐私保护指标计算。该项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究者或安全工程师用于评估和比较不同语音合成系统的安全性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 59

核心亮点

  • 覆盖 26 个主流 TTS/VC 模型,横向对比方便
  • 集成对抗音频与说话人验证,测试维度全面
  • 提供统一评估脚本,复现结果门槛低

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 基准测试的指标解释和教程尚不完善

适用场景

  • 评估语音合成模型的深度伪造风险
  • 比较不同 TTS 系统的说话人隐私保护能力
  • 验证音频水印或对抗防御的有效性

替代项目

WaveFake、FakeAVCeleb、ASVspoof

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