論文の概要: Highly Efficient Real-Time Streaming and Fully On-Device Speaker Diarization with Multi-Stage Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13690v4
• Date: Mon, 8 Jan 2024 17:05:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 00:34:07.052004
• Title: Highly Efficient Real-Time Streaming and Fully On-Device Speaker Diarization with Multi-Stage Clustering
• Title（参考訳）: マルチステージクラスタリングによる高効率リアルタイムストリーミングと全デバイス話者ダイアリゼーション
• Authors: Quan Wang, Yiling Huang, Han Lu, Guanlong Zhao, Ignacio Lopez Moreno
• Abstract要約: 異なる長さの入力に異なるクラスタリングアルゴリズムを使用するマルチステージクラスタリング戦略は、話者ダイアリゼーションアプリケーションの多面的課題に対処することができる。 この戦略は、CPU、メモリ、バッテリの予算が厳しいオンデバイススピーカーダイアリゼーションシステムのストリーミングに不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.62774420511154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent research advances in speaker diarization mostly focus on improving the quality of diarization results, there is also an increasing interest in improving the efficiency of diarization systems. In this paper, we demonstrate that a multi-stage clustering strategy that uses different clustering algorithms for input of different lengths can address multi-faceted challenges of on-device speaker diarization applications. Specifically, a fallback clusterer is used to handle short-form inputs; a main clusterer is used to handle medium-length inputs; and a pre-clusterer is used to compress long-form inputs before they are processed by the main clusterer. Both the main clusterer and the pre-clusterer can be configured with an upper bound of the computational complexity to adapt to devices with different resource constraints. This multi-stage clustering strategy is critical for streaming on-device speaker diarization systems, where the budgets of CPU, memory and battery are tight.
• Abstract（参考訳）: 近年の話者ダイアリゼーションの研究は、ダイアリゼーション結果の質向上に重点を置いているが、ダイアリゼーションシステムの効率向上にも関心が高まっている。 本稿では、異なる長さの入力に異なるクラスタリングアルゴリズムを使用する多段階クラスタリング戦略が、デバイス上での話者ダイアリゼーションアプリケーションの多面的課題に対処できることを実証する。 具体的には、フォールバッククラスタが短文入力の処理に使用され、メインクラスタが中文入力の処理に使用され、プリクラスタがメインクラスタが処理する前に長文入力の圧縮に使用される。 メインのクラスタとプリクラスタの両方を計算複雑性の上限で設定して、リソース制約の異なるデバイスに適応させることができる。 このマルチステージクラスタリング戦略は、cpu、メモリ、バッテリの予算が厳しい、デバイス上の話者ダイアリゼーションシステムをストリーミングする上で極めて重要である。

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