Fugu-MT 論文翻訳(概要): AVATAR submission to the Ego4D AV Transcription Challenge

論文の概要: AVATAR submission to the Ego4D AV Transcription Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09966v1
Date: Fri, 18 Nov 2022 01:03:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-21 16:04:52.384787
Title: AVATAR submission to the Ego4D AV Transcription Challenge
Title（参考訳）: AVATARがEgo4D AV転写チャレンジに応募
Authors: Paul Hongsuck Seo, Arsha Nagrani, Cordelia Schmid
Abstract要約: 我々のパイプラインはAVATAR(AV-ASRのアーティファクトエンコーダデコーダモデル)に基づいており、スペクトログラムとRGB画像の早期融合を行う。最終方法は,挑戦テストセットにおいて68.40のWERを達成し,ベースラインを43.7%上回り,挑戦に勝つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 79.21857972093332
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this report, we describe our submission to the Ego4D AudioVisual (AV) Speech Transcription Challenge 2022. Our pipeline is based on AVATAR, a state of the art encoder-decoder model for AV-ASR that performs early fusion of spectrograms and RGB images. We describe the datasets, experimental settings and ablations. Our final method achieves a WER of 68.40 on the challenge test set, outperforming the baseline by 43.7%, and winning the challenge.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ego4d audiovisual (av) speech transcription challenge 2022への提案について述べる。我々のパイプラインはAVATAR(AV-ASRのアートエンコーダデコーダモデル)に基づいており、スペクトル図とRGB画像の早期融合を行う。本稿では,データセット,実験設定,アブレーションについて述べる。最終方法は,挑戦テストセットにおいて68.40のWERを達成し,ベースラインを43.7%上回り,挑戦に勝つ。

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