Fugu-MT 論文翻訳(概要): Version Control of Speaker Recognition Systems

論文の概要: Version Control of Speaker Recognition Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12069v4
Date: Thu, 6 Jul 2023 17:04:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-24 16:07:39.901752
Title: Version Control of Speaker Recognition Systems
Title（参考訳）: 話者認識システムのバージョン制御
Authors: Quan Wang, Ignacio Lopez Moreno
Abstract要約: 本稿では,Googleが長年の工学的実践から学んだ話者認識システムのバージョン管理戦略について述べる。 SpeakerVerSimは、容易に拡張可能なPythonベースのシミュレーションフレームワークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.710705109590835
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper discusses one of the most challenging practical engineering problems in speaker recognition systems - the version control of models and user profiles. A typical speaker recognition system consists of two stages: the enrollment stage, where a profile is generated from user-provided enrollment audio; and the runtime stage, where the voice identity of the runtime audio is compared against the stored profiles. As technology advances, the speaker recognition system needs to be updated for better performance. However, if the stored user profiles are not updated accordingly, version mismatch will result in meaningless recognition results. In this paper, we describe different version control strategies for speaker recognition systems that had been carefully studied at Google from years of engineering practice. These strategies are categorized into three groups according to how they are deployed in the production environment: device-side deployment, server-side deployment, and hybrid deployment. To compare different strategies with quantitative metrics under various network configurations, we present SpeakerVerSim, an easily-extensible Python-based simulation framework for different server-side deployment strategies of speaker recognition systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,話者認識システムにおける最も困難な工学的問題の一つとして,モデルとユーザプロファイルのバージョン管理について論じる。典型的な話者認識システムは、ユーザが提供した登録音声からプロファイルを生成する登録ステージと、ランタイムオーディオの音声idを格納されたプロファイルと比較するランタイムステージの2つのステージで構成される。技術が進歩するにつれて、話者認識システムはパフォーマンスを改善するために更新される必要がある。しかし、保存されたユーザープロファイルが適切に更新されていない場合、バージョンミスマッチは意味のない認識結果をもたらす。本稿では,長年のエンジニアリング実践からgoogleで注意深く研究されてきた音声認識システムのバージョン管理戦略について述べる。これらの戦略は、製品環境へのデプロイ方法、デバイスサイドデプロイメント、サーバサイドデプロイメント、ハイブリッドデプロイメントの3つのグループに分類される。様々なネットワーク構成下で異なる戦略と定量的指標を比較するために,speakerversim(話者認識システムにおける異なるサーバ側配置戦略のためのpythonベースのシミュレーションフレームワーク)を提案する。

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