Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Speaker Diarization that is Agnostic to Language, Overlap-Aware, and Tuning Free

論文の概要: Unsupervised Speaker Diarization that is Agnostic to Language, Overlap-Aware, and Tuning Free

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12504v1
Date: Mon, 25 Jul 2022 20:07:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-27 12:35:35.020390
Title: Unsupervised Speaker Diarization that is Agnostic to Language, Overlap-Aware, and Tuning Free
Title（参考訳）: 言語、オーバーラップ・アウェア、チューニング自由に依存しない教師なし話者ダイアリゼーション
Authors: M. Iftekhar Tanveer and Diego Casabuena and Jussi Karlgren and Rosie Jones
Abstract要約: 言語固有のコンポーネントに依存しないダイアリゼーションのための教師なし手法を提案する。当社のアプローチでは,ポッドキャストデータによるGoogle Cloud Platformに対する純度(Fスコアでは34%)が79%向上している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.037065924086945
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Podcasts are conversational in nature and speaker changes are frequent -- requiring speaker diarization for content understanding. We propose an unsupervised technique for speaker diarization without relying on language-specific components. The algorithm is overlap-aware and does not require information about the number of speakers. Our approach shows 79% improvement on purity scores (34% on F-score) against the Google Cloud Platform solution on podcast data.
Abstract（参考訳）: ポッドキャストは本質的に会話型であり、話者の変化は、コンテンツ理解のための話者ダイアリゼーションを必要とすることが多い。言語固有のコンポーネントに依存しない話者ダイアリゼーションのための教師なし手法を提案する。このアルゴリズムは重複認識であり、話者数に関する情報を必要としない。ポッドキャストデータによるgoogle cloud platformソリューションに対する純度スコア(f-scoreでは34%)の79%の改善を示した。

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