論文の概要: Version Control of Speaker Recognition Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12069v6
- Date: Wed, 10 Apr 2024 23:49:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-14 16:55:44.868956
- 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）: 10.759314780519368
- 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実践的工学的問題の1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、ユーザが提供する登録音声からプロファイルを生成する登録ステージと、格納されたプロファイルに対してランタイムオーディオの音声アイデンティティを比較するランタイムステージの2段階からなる。
技術が進歩するにつれて、より良い性能を得るために話者認識システムが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それに従って更新されない場合、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,Googleにおいて長年の工学的実践から慎重に研究されてきた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。
これらの戦略は、デバイス側デプロイメント、サーバ側デプロイメント、ハイブリッドデプロイメントという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なメトリクスを比較するために,話者認識システムの異なるサーバ側展開戦略のための,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SpeakerVerSimを提案する。
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