論文の概要: Auto-KWS 2021 Challenge: Task, Datasets, and Baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00513v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 14:56:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 13:28:13.540857
• Title: Auto-KWS 2021 Challenge: Task, Datasets, and Baselines
• Title（参考訳）: Auto-KWS 2021チャレンジ:タスク、データセット、ベースライン
• Authors: Jingsong Wang, Yuxuan He, Chunyu Zhao, Qijie Shao, Wei-Wei Tu, Tom Ko, Hung-yi Lee, Lei Xie
• Abstract要約: Auto-KWS 2021チャレンジは、カスタマイズされたキーワードスポッティングタスクに機械学習を適用するプロセスを自動化するために、自動機械学習(AutoML)ソリューションを呼び出します。 この課題は、ターゲットデバイスが特定のキーワードで登録された話者によってのみ覚醒できる、カスタマイズされたキーワードスポッティングの問題に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.82759886293636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Auto-KWS 2021 challenge calls for automated machine learning (AutoML) solutions to automate the process of applying machine learning to a customized keyword spotting task. Compared with other keyword spotting tasks, Auto-KWS challenge has the following three characteristics: 1) The challenge focuses on the problem of customized keyword spotting, where the target device can only be awakened by an enrolled speaker with his specified keyword. The speaker can use any language and accent to define his keyword. 2) All dataset of the challenge is recorded in realistic environment. It is to simulate different user scenarios. 3) Auto-KWS is a "code competition", where participants need to submit AutoML solutions, then the platform automatically runs the enrollment and prediction steps with the submitted code.This challenge aims at promoting the development of a more personalized and flexible keyword spotting system. Two baseline systems are provided to all participants as references.
• Abstract（参考訳）: auto-kws 2021は、カスタマイズされたキーワードスポッティングタスクに機械学習を適用するプロセスを自動化するために、自動機械学習(automl)ソリューションを要求する。 他のキーワードスポッティングタスクと比較して、Auto-KWSチャレンジには以下の3つの特徴がある: 1) ターゲットデバイスが特定のキーワードで登録された話者によってのみ起動できる、カスタマイズされたキーワードスポッティングの問題に焦点を当てる。 話者は任意の言語とアクセントを使ってキーワードを定義することができる。 2) 課題のすべてのデータセットは現実環境に記録される。 異なるユーザシナリオをシミュレートすることです。 3) Auto-KWSは、参加者がAutoMLソリューションを提出する必要がある「コードコンペティション」であり、プラットフォームが提出されたコードで登録と予測のステップを自動的に実行する。この課題は、よりパーソナライズされ柔軟なキーワードスポッティングシステムの開発を促進することを目的としている。 参加者全員に基準として2つのベースラインシステムを提供している。

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