## O Problema
Nesta competição, você terá a oportunidade de mergulhar no fascinante mundo da classificação de áudios como reais ou deepfakes. Seu modelo será um verdadeiro detetive digital, atribuindo uma probabilidade a cada áudio de ser uma falsificação. Quanto mais próximo de 1, mais convicto seu modelo estará de que o áudio é uma farsa. E quanto mais próximo de 0, mais o modelo acreditará que o áudio é autêntico.


## O Dataset

Os dados de treinamento estão organizados em duas pastas: fake e real, cada uma contendo os respectivos arquivos FLAC. Então, se você quiser ouvir alguns exemplos de áudios reais e falsos para afinar seus ouvidos, é só mergulhar nessas pastas!
Não se esqueça de realizar uma **análise exploratória** em todos os domínios do dataset, pois podem haver inconsistências, e é essencial compreender todos os seus detalhes.
### Sobre Dados Fake
Utiliza de modelos abertos de Text-to-Speech (TTS) com capacidade de zero-shot voice cloning, permitindo replicar vozes sem necessidade de grande quantidade de dados de cada falante.
Os dados de teste mesclam outros modelos para validar a generalização dos modelos treinados.
### Sobre Dados Reais
BRspeech é um conjunto de dados de fala em português brasileiro, composto por amostras de locutores reais extraídas de audiobooks, com falas controladas.