論文の概要: AP20-OLR Challenge: Three Tasks and Their Baselines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03473v4
- Date: Fri, 9 Oct 2020 09:08:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-25 12:40:55.064029
- Title: AP20-OLR Challenge: Three Tasks and Their Baselines
- Title(参考訳): AP20-OLRチャレンジ:3つのタスクとそのベースライン
- Authors: Zheng Li, Miao Zhao, Qingyang Hong, Lin Li, Zhiyuan Tang, Dong Wang,
Liming Song and Cheng Yang
- Abstract要約: 本稿では,データプロファイル,3つのタスク,対応するベースライン,評価原則を紹介する。
AP20-OLRチャレンジには、SpeechoceanとNSFC M2ASRプロジェクトが提供する言語、方言、実生活データが含まれる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.652143329022817
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces the fifth oriental language recognition (OLR) challenge
AP20-OLR, which intends to improve the performance of language recognition
systems, along with APSIPA Annual Summit and Conference (APSIPA ASC). The data
profile, three tasks, the corresponding baselines, and the evaluation
principles are introduced in this paper. The AP20-OLR challenge includes more
languages, dialects and real-life data provided by Speechocean and the NSFC
M2ASR project, and all the data is free for participants. The challenge this
year still focuses on practical and challenging problems, with three tasks: (1)
cross-channel LID, (2) dialect identification and (3) noisy LID. Based on Kaldi
and Pytorch, recipes for i-vector and x-vector systems are also conducted as
baselines for the three tasks. These recipes will be online-published, and
available for participants to configure LID systems. The baseline results on
the three tasks demonstrate that those tasks in this challenge are worth paying
more efforts to achieve better performance.
- Abstract(参考訳): 本稿では,APSIPA年次サミット・カンファレンス(APSIPA ASC)とともに,言語認識システムの性能向上を目指す第5回東洋言語認識チャレンジAP20-OLRを紹介する。
本稿では,データプロファイル,3つのタスク,対応するベースライン,評価原則について述べる。
AP20-OLRチャレンジには、より多くの言語、方言、およびNSFC M2ASRプロジェクトが提供する実生活データが含まれており、すべてのデータは参加者に無償で提供される。
今年の課題は,(1)チャンネル横断型LID,(2)方言識別,(3)うるさいLIDという3つの課題を伴う,実用的で困難な課題に焦点が当てられている。
KaldiとPytorchに基づいて、i-vectorとx-vectorシステムのレシピも3つのタスクのベースラインとして実行される。
これらのレシピはオンラインで公開され、参加者はLIDシステムを設定することができる。
3つのタスクのベースライン結果は、この課題におけるこれらのタスクが、より良いパフォーマンスを達成するためにより多くの努力を払う価値があることを示している。
関連論文リスト
- Pushing the Limits of ChatGPT on NLP Tasks [79.17291002710517]
ChatGPTの成功にもかかわらず、ほとんどのNLPタスクのパフォーマンスは教師付きベースラインよりかなり低い。
そこで本研究では,原因を調べた結果,以下の要因が原因であることが判明した。
NLPタスクにおけるChatGPTの限界を押し上げるために,これらの問題に対処する汎用モジュールの集合を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T09:40:05Z) - MER 2023: Multi-label Learning, Modality Robustness, and Semi-Supervised
Learning [90.17500229142755]
第1回マルチモーダル感情認識チャレンジ(MER 2023)は、ACMマルチメディアで成功した。
本稿では、この課題の背景にある動機を紹介し、ベンチマークデータセットを説明し、参加者に関する統計情報を提供する。
この高品質なデータセットは、特に中国の研究コミュニティにとって、マルチモーダルな感情認識の新しいベンチマークになり得ると考えています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T13:23:42Z) - VoxSRC 2022: The Fourth VoxCeleb Speaker Recognition Challenge [95.6159736804855]
VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2022 (VoxSRC-22)は、InterSPEECH 2022と共同で開催された。
この課題の目的は、最先端の話者認識システムが「野生」で得られた音声から話者を識別し、分類し、認識できるかどうかを評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T19:27:14Z) - Summary on the ISCSLP 2022 Chinese-English Code-Switching ASR Challenge [25.69349931845173]
ISCSLP 2022 CSASRチャレンジでは、TAL_CSASRコーパスとMagicData-RAMCコーパス、参加者向けの開発とテストセットの2つのトレーニングセットが提供された。
40以上のチームがこの挑戦に参加し、勝者チームは16.70%の混合誤差率(MER)をテストセットで達成した。
本稿では、データセット、関連するベースラインシステム、および要件を説明し、CSASRチャレンジ結果と提案システムで使用される主要なテクニックとトリックを要約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T11:05:13Z) - ABAW: Valence-Arousal Estimation, Expression Recognition, Action Unit
Detection & Multi-Task Learning Challenges [4.273075747204267]
本稿では,コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)と共同で開催されているABAW(Affective Behavior Analysis in-the-wild)コンペティションについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T04:02:17Z) - L3DAS22 Challenge: Learning 3D Audio Sources in a Real Office
Environment [12.480610577162478]
L3DAS22 Challengeは、3D音声強調と3D音像定位と検出のための機械学習戦略の開発を促進することを目的としている。
この課題はL3DAS21エディションのタスクを改善し拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T17:05:39Z) - CINS: Comprehensive Instruction for Few-shot Learning in Task-oriented
Dialog Systems [56.302581679816775]
本稿では,タスク固有の命令でPLMを利用する包括的インストラクション(CINS)を提案する。
命令のスキーマ(定義、制約、プロンプト)と、ToDの3つの重要な下流タスクに対するカスタマイズされた実現を設計する。
これらのToDタスクに対して,小さな検証データを用いた現実的な数ショット学習シナリオで実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T03:23:06Z) - OLR 2021 Challenge: Datasets, Rules and Baselines [23.878103387338918]
本稿では,データプロファイル,4つのタスク,2つのベースライン,評価原則を紹介する。
言語識別(LID)タスクに加えて、OLR 2021 Challengeに初めて多言語自動音声認識(ASR)タスクが導入された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-23T09:57:29Z) - Oriental Language Recognition (OLR) 2020: Summary and Analysis [21.212345251874513]
第5回Oriental Language Recognition (OLR) Challengeは、様々な複雑な環境での言語認識に焦点を当てている。
本稿では,3つの課題,データベースプロファイル,課題の最終結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T12:42:40Z) - Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition [49.90617840789334]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。
アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。
評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-30T15:41:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。