論文の概要: VoxSRC 2020: The Second VoxCeleb Speaker Recognition Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06867v1
- Date: Sat, 12 Dec 2020 17:20:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 06:30:18.627600
- Title: VoxSRC 2020: The Second VoxCeleb Speaker Recognition Challenge
- Title（参考訳）: VoxSRC 2020: 第二のVoxCeleb話者認識チャレンジ
- Authors: Arsha Nagrani, Joon Son Chung, Jaesung Huh, Andrew Brown, Ernesto
Coto, Weidi Xie, Mitchell McLaren, Douglas A Reynolds and Andrew Zisserman
- Abstract要約: 第2回「VoxCeleb Speaker Recognition Challenge」をInterspeech 2020と共に開催しました。
この課題の目的は、現在のスピーカー認識技術が、制約のないデータまたは野生のデータでスピーカーをダイアライズして認識できるかどうかを評価することでした。
本稿では,その課題を概説し,ベースライン,使用方法,結果について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.82500204110015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We held the second installment of the VoxCeleb Speaker Recognition Challenge
in conjunction with Interspeech 2020. The goal of this challenge was to assess
how well current speaker recognition technology is able to diarise and
recognize speakers in unconstrained or `in the wild' data. It consisted of: (i)
a publicly available speaker recognition and diarisation dataset from YouTube
videos together with ground truth annotation and standardised evaluation
software; and (ii) a virtual public challenge and workshop held at Interspeech
2020. This paper outlines the challenge, and describes the baselines, methods
used, and results. We conclude with a discussion of the progress over the first
installment of the challenge.
- Abstract（参考訳）: 我々は、Interspeech 2020と共同でVoxCeleb Speaker Recognition Challengeの2回目の実施を行った。
この課題の目標は、現在の話者認識技術が、制約のない、あるいは“野生の”データで話者を分類し、認識できるかどうかを評価することである。
i)youtubeビデオから入手可能な話者認識とダイアリゼーションデータセット、および ground truth アノテーションと標準化された評価ソフトウェア、および (ii)interspeech 2020で開催される仮想パブリックチャレンジとワークショップ。
本稿では,その課題を概説し,ベースライン,使用方法,結果について述べる。
最後に,課題の最初のインストールに関する進捗状況に関する議論を締めくくった。
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