論文の概要: The HUAWEI Speaker Diarisation System for the VoxCeleb Speaker Diarisation Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11657v2
• Date: Fri, 23 Oct 2020 07:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 07:44:13.035688
• Title: The HUAWEI Speaker Diarisation System for the VoxCeleb Speaker Diarisation Challenge
• Title（参考訳）: voxcelebスピーカーダイアリゼーションチャレンジのためのhuaweiスピーカーダイアリゼーションシステム
• Authors: Renyu Wang, Ruilin Tong, Yu Ting Yeung, Xiao Chen
• Abstract要約: 本稿では,VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2020の話者ダイアリゼーショントラック(Track 4)のシステム構成について述べる。 我々のダイアリゼーションシステムは、入力音声信号のフロントエンドとして、よく訓練されたニューラルネットワークに基づく音声強調モデルから成り立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6238321827660345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes system setup of our submission to speaker diarisation track (Track 4) of VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2020. Our diarisation system consists of a well-trained neural network based speech enhancement model as pre-processing front-end of input speech signals. We replace conventional energy-based voice activity detection (VAD) with a neural network based VAD. The neural network based VAD provides more accurate annotation of speech segments containing only background music, noise, and other interference, which is crucial to diarisation performance. We apply agglomerative hierarchical clustering (AHC) of x-vectors and variational Bayesian hidden Markov model (VB-HMM) based iterative clustering for speaker clustering. Experimental results demonstrate that our proposed system achieves substantial improvements over the baseline system, yielding diarisation error rate (DER) of 10.45%, and Jacard error rate (JER) of 22.46% on the evaluation set.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2020の話者ダイアリゼーショントラック(Track 4)のシステム構成について述べる。 このダイアリゼーションシステムは,入力音声信号の前処理として十分に訓練されたニューラルネットワークに基づく音声強調モデルで構成されている。 従来のエネルギーベース音声活動検出(VAD)をニューラルネットワークベースのVADに置き換える。 ニューラルネットワークベースのvadは、バックグラウンド音楽、ノイズ、その他の干渉のみを含む音声セグメントのより正確なアノテーションを提供し、ダイアリゼーション性能に不可欠である。 本稿では,xベクトルの集合的階層的クラスタリング(AHC)と変分ベイズ隠れマルコフモデル(VB-HMM)を用いて話者クラスタリングを行う。 実験結果から,本システムでは,10.45%のダイアリゼーション誤差率 (DER) と22.46%のジャカード誤差率 (JER) を基準系よりも大幅に改善した。

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