論文の概要: CryCeleb: A Speaker Verification Dataset Based on Infant Cry Sounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00969v5
- Date: Thu, 21 Sep 2023 20:02:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 19:05:20.750305
- Title: CryCeleb: A Speaker Verification Dataset Based on Infant Cry Sounds
- Title（参考訳）: CryCeleb:幼児のCry音に基づく話者検証データセット
- Authors: David Budaghyan, Charles C. Onu, Arsenii Gorin, Cem Subakan, Doina
Precup
- Abstract要約: 786人の新生児から手動で発声した6時間以上の涙音を学術的に利用した。
最高性能のシステムは25.8%の誤差率で大幅な改善を達成した。
このデータセットにはさらなる研究の余地があり、検証タスクを超えて拡張される可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.3261512240493
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper describes the Ubenwa CryCeleb dataset - a labeled collection of
infant cries - and the accompanying CryCeleb 2023 task, which is a public
speaker verification challenge based on cry sounds. We released more than 6
hours of manually segmented cry sounds from 786 newborns for academic use,
aiming to encourage research in infant cry analysis. The inaugural public
competition attracted 59 participants, 11 of whom improved the baseline
performance. The top-performing system achieved a significant improvement
scoring 25.8% equal error rate, which is still far from the performance of
state-of-the-art adult speaker verification systems. Therefore, we believe
there is room for further research on this dataset, potentially extending
beyond the verification task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,幼児の泣き声をラベル付けしたUbenwa CryCelebデータセットと,それに付随するCryCeleb 2023タスクについて述べる。
乳児の涙分析研究を奨励するために,786人の新生児から手動で発声した6時間以上の涙音を学術的に利用した。
最初の公募では59人が参加し、11人がベースラインのパフォーマンスを改善した。
最高性能のシステムは25.8%の対等なエラー率で大幅な改善を達成したが、これはまだ最先端の成人話者認証システムのパフォーマンスには程遠い。
したがって、このデータセットにはさらなる研究の余地があり、検証タスクを超えて拡張される可能性がある。
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