論文の概要: The SpeakIn Speaker Verification System for Far-Field Speaker Verification Challenge 2022

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11625v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 14:51:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 17:26:56.497666
• Title: The SpeakIn Speaker Verification System for Far-Field Speaker Verification Challenge 2022
• Title（参考訳）: 遠距離話者検証チャレンジ2022における話者検証システム
• Authors: Yu Zheng, Jinghan Peng, Yihao Chen, Yajun Zhang, Jialong Wang, Min Liu, Minqiang Xu
• Abstract要約: 本稿では,Far-Field Speaker Verification Challenge 2022(FFSVC2022)に提出された話者検証システムについて述べる。 ResNetベースのアーキテクチャとRepVGGベースのアーキテクチャは、この挑戦のために開発された。 このアプローチは優れたパフォーマンスをもたらし、両方の課題において第1位にランクインします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.453882034529913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes speaker verification (SV) systems submitted by the SpeakIn team to the Task 1 and Task 2 of the Far-Field Speaker Verification Challenge 2022 (FFSVC2022). SV tasks of the challenge focus on the problem of fully supervised far-field speaker verification (Task 1) and semi-supervised far-field speaker verification (Task 2). In Task 1, we used the VoxCeleb and FFSVC2020 datasets as train datasets. And for Task 2, we only used the VoxCeleb dataset as train set. The ResNet-based and RepVGG-based architectures were developed for this challenge. Global statistic pooling structure and MQMHA pooling structure were used to aggregate the frame-level features across time to obtain utterance-level representation. We adopted AM-Softmax and AAM-Softmax to classify the resulting embeddings. We innovatively propose a staged transfer learning method. In the pre-training stage we reserve the speaker weights, and there are no positive samples to train them in this stage. Then we fine-tune these weights with both positive and negative samples in the second stage. Compared with the traditional transfer learning strategy, this strategy can better improve the model performance. The Sub-Mean and AS-Norm backend methods were used to solve the problem of domain mismatch. In the fusion stage, three models were fused in Task1 and two models were fused in Task2. On the FFSVC2022 leaderboard, the EER of our submission is 3.0049% and the corresponding minDCF is 0.2938 in Task1. In Task2, EER and minDCF are 6.2060% and 0.5232 respectively. Our approach leads to excellent performance and ranks 1st in both challenge tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SpeakInチームがFar-Field Speaker Verification Challenge 2022(FFSVC2022)のタスク1およびタスク2に提出した話者検証システムについて述べる。 課題のSVタスクは、完全教師付き遠距離話者検証(Task1)と半教師付き遠距離話者検証(Task2)の問題に焦点を当てる。 Task 1では、トレーニングデータセットとしてVoxCelebとFFSVC2020データセットを使用しました。 Task 2では、VoxCelebデータセットのみをトレインセットとして使用しました。 ResNetベースのアーキテクチャとRepVGGベースのアーキテクチャがこの課題のために開発された。 グローバル統計プーリング構造とMQMHAプーリング構造を用いて、時間をかけてフレームレベルの特徴を集約し、発話レベルの表現を得た。 am-softmax と aam-softmax を用いて埋め込みを分類した。 我々は段階的転校学習法を革新的に提案する。 事前学習の段階では、話者重量を予備し、この段階でトレーニングする正のサンプルは存在しない。 次に、これらの重みを第2段階で正と負の両方のサンプルで微調整する。 従来の移動学習戦略と比較すると、この戦略はモデルの性能を改善することができる。 Sub-MeanとAS-Normのバックエンドメソッドはドメインミスマッチの問題を解決するために使われた。 核融合段階では3つのモデルがタスク1で融合され、2つのモデルがタスク2で融合された。 FFSVC2022のリーダーボードでは、EERは3.0049%、対応するminDCFは0.2938である。 Task2 では EER と minDCF はそれぞれ 6.2060% と 0.5232 である。 我々のアプローチは優れたパフォーマンスをもたらし、両方の課題タスクで1位にランクインします。

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