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。

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