本次围绕音频检测模块，我重点做了三件事：1）将训练环境从 CPU 迁移到可支持 GPU 的 Python 环境路径，加速训练2）对音频训练脚本进行优化，新增参数3）增加阈值扫描工具，对 spoof_prob 的判定阈值进行系统化优化。

本次进行优化后的全规模训练，并发现和解决了过多线程同时运行时的不稳定性。同时尝试对训练脚本进行试错和再优化，使训练模型更具效率与精准。接下来我会不断优化并更新音频检测模型，供给项目组使用。

本项目是“诈骗克星——基于大模型智能体的 AI 反诈骗检测系统”。我的分工：音频伪造检测工具开发，基于 Wav2Vec2-Base 识别语音真假（bonafide/spoof），并最终封装为可被后端和大模型调用的接口服务。

本次进行优化后的全规模训练，并发现和解决了过多线程同时运行时的不稳定性。同时尝试对训练脚本进行试错和再优化，使训练模型更具效率与精准。接下来我会不断优化并更新音频检测模型，供给项目组使用。

本次音频伪造检测模块的完整实现，打通了从模型训练 → Flask 推理服务 → Spring Boot 后端 → 微信小程序前端的完整链路。阶段完成内容模型Wav2Vec2 ForSequenceClassification，基于 ASVspoof2019 训练Python 服务Flask 多线程安全服务，支持自动降级后端5 个 Java 类 + 3 个 Mapper + 配置前端音频检测结果标准

1）优化 train_wav2vec2.py，提升训练稳定性与不平衡数据适配能力2）完成 Flask 服务封装 app.py，实现音频检测接口化3）完成本地联调脚本 test_api.py，打通“上传音频 ->返回结构化结果”全流程。

1）优化 train_wav2vec2.py，提升训练稳定性与不平衡数据适配能力2）完成 Flask 服务封装 app.py，实现音频检测接口化3）完成本地联调脚本 test_api.py，打通“上传音频 ->返回结构化结果”全流程。

将训练规模提升到中规模，验证模型在更多样本上的稳定性。完成推理工具化：单条音频推理脚本 infer_audio.py、批量音频推理脚本 infer_audio_batch.py。统一输出与训练脚本同类型的评估指标（spoof/bonafide 双视角 + 混淆矩阵）。

本项目是“诈骗克星——基于大模型智能体的 AI 反诈骗检测系统”。我的分工：音频伪造检测工具开发，基于 Wav2Vec2-Base 识别语音真假（bonafide/spoof），并最终封装为可被后端和大模型调用的接口服务。