## 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 MP3. Então, se você quiser ouvir alguns exemplos de áudios reais e falsos para afinar seus ouvidos, é só mergulhar nessas pastas!

Já o conjunto de testes é um pouco mais misterioso. Todos os áudios estão em uma única pasta, sem labels. É como um jogo de adivinhação, mas com o seu modelo fazendo o trabalho duro.

## Formato de Submissão

Para submeter suas previsões, você precisará criar um arquivo CSV onde cada linha contém o nome do arquivo MP3 da pasta de testes e a probabilidade de ser um deepfake. Aqui estão alguns exemplos:

nome_do_arquivo,probabilidade
audio_1,0.2
audio_2,0.8
audio_3,0.5

Nesse exemplo, o modelo prevê que `audio_1` tem 20% de chance de ser um deepfake, `audio_2` tem 80% de chance e `audio_3` tem 50% de chance.

Lembre-se: quanto mais próximo de 1, mais o modelo acredita que o áudio é falso, e quanto mais próximo de 0, mais ele acredita que é real.

Agora é com você! Prepare seus modelos, afine seus ouvidos e vamos desvendar o mistério dos deepfakes de áudio juntos! 🕵️‍♂️🎧