論文の概要: Intel Labs at Ego4D Challenge 2022: A Better Baseline for Audio-Visual Diarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07764v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 12:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 18:22:57.627909
• Title: Intel Labs at Ego4D Challenge 2022: A Better Baseline for Audio-Visual Diarization
• Title（参考訳）: intel labsのego4d challenge 2022 - オーディオとビジュアルのダイアリゼーションのためのベースラインの改善
• Authors: Kyle Min
• Abstract要約: 本稿では,Ego4D Challenge 2022におけるAVD(Audio-Visual Diarization)の取り組みについて述べる。 我々は、カメラ装着者の音声活動の検出性能を、そのモデルのトレーニングスキームを変更して改善する。 第2に,カメラ装着者の音声活動にのみ適用した場合,オフザシェルフ音声活動検出モデルにより,偽陽性を効果的に除去できることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.837881923712393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This report describes our approach for the Audio-Visual Diarization (AVD) task of the Ego4D Challenge 2022. Specifically, we present multiple technical improvements over the official baselines. First, we improve the detection performance of the camera wearer's voice activity by modifying the training scheme of its model. Second, we discover that an off-the-shelf voice activity detection model can effectively remove false positives when it is applied solely to the camera wearer's voice activities. Lastly, we show that better active speaker detection leads to a better AVD outcome. Our final method obtains 65.9% DER on the test set of Ego4D, which significantly outperforms all the baselines. Our submission achieved 1st place in the Ego4D Challenge 2022.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Ego4D Challenge 2022におけるAVD(Audio-Visual Diarization)の取り組みについて述べる。 具体的には、公式のベースラインに対して複数の技術的改善を加えます。 まず,モデルの学習方式を変更することにより,カメラ装着者の音声活動の検出性能を向上させる。 第2に,カメラ装着者の音声活動にのみ適用した場合,オフザシェルフ音声活動検出モデルにより,偽陽性を効果的に除去できることを見出した。 最後に、よりアクティブな話者検出が、より優れたAVD結果をもたらすことを示す。 最終手法はEgo4Dのテストセットの65.9%のDERを取得し,全てのベースラインを著しく上回る結果となった。 Ego4D Challenge 2022で1位を獲得した。

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