論文の概要: Summary of the DISPLACE Challenge 2023 -- DIarization of SPeaker and
LAnguage in Conversational Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12564v3
- Date: Wed, 3 Jan 2024 05:57:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 16:37:30.640325
- Title: Summary of the DISPLACE Challenge 2023 -- DIarization of SPeaker and
LAnguage in Conversational Environments
- Title（参考訳）: DisPLACE Challenge 2023の概要 -- 会話環境におけるSPeakerとLanguageのダイアリゼーション
- Authors: Shikha Baghel, Shreyas Ramoji, Somil Jain, Pratik Roy Chowdhuri,
Prachi Singh, Deepu Vijayasenan, Sriram Ganapathy
- Abstract要約: 複数の言語が小さな地理的近傍で話される多言語社会では、非公式な会話は言語が混在することが多い。
既存の音声技術は、音声データが複数の言語や話者との多様性に富んでいるような会話から情報を抽出するのに非効率である可能性がある。
DISPLACEチャレンジは、この挑戦的な状況下で話者と言語ダイアリゼーション技術の評価とベンチマークを行うためのオープンコールを構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.618333018398122
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In multi-lingual societies, where multiple languages are spoken in a small
geographic vicinity, informal conversations often involve mix of languages.
Existing speech technologies may be inefficient in extracting information from
such conversations, where the speech data is rich in diversity with multiple
languages and speakers. The DISPLACE (DIarization of SPeaker and LAnguage in
Conversational Environments) challenge constitutes an open-call for evaluating
and bench-marking the speaker and language diarization technologies on this
challenging condition. The challenge entailed two tracks: Track-1 focused on
speaker diarization (SD) in multilingual situations while, Track-2 addressed
the language diarization (LD) in a multi-speaker scenario. Both the tracks were
evaluated using the same underlying audio data. To facilitate this evaluation,
a real-world dataset featuring multilingual, multi-speaker conversational
far-field speech was recorded and distributed. Furthermore, a baseline system
was made available for both SD and LD task which mimicked the state-of-art in
these tasks. The challenge garnered a total of $42$ world-wide registrations
and received a total of $19$ combined submissions for Track-1 and Track-2. This
paper describes the challenge, details of the datasets, tasks, and the baseline
system. Additionally, the paper provides a concise overview of the submitted
systems in both tracks, with an emphasis given to the top performing systems.
The paper also presents insights and future perspectives for SD and LD tasks,
focusing on the key challenges that the systems need to overcome before
wide-spread commercial deployment on such conversations.
- Abstract（参考訳）: 複数の言語が小さな地理的近傍で話される多言語社会では、非公式な会話はしばしば言語が混在する。
既存の音声技術は、音声データが複数の言語や話者の多様性に富んでいるような会話から情報を抽出するのに非効率である。
displace (diaarization of speaker and language in conversational environment) チャレンジは、この困難な条件下で話者と言語ダイアリゼーション技術を評価するためのオープンコールを構成する。
トラック1は多言語環境での話者ダイアリゼーション(SD)に焦点を当て、トラック2は多話者シナリオで言語ダイアリゼーション(LD)に対処した。
両トラックは同じ音声データを用いて評価された。
この評価を容易にするために,多言語・多話者対話型遠距離音声を用いた実世界のデータセットを作成した。
さらに、SDタスクとLDタスクの両方でベースラインシステムが利用可能となり、これらのタスクの最先端を模倣した。
このチャレンジは全世界で42ドルの登録金を集め、トラック1とトラック2の合計で19ドルの応募金を受け取った。
本稿では,課題,データセット,タスク,ベースラインシステムの詳細について述べる。
さらに,本論文では,提案したシステムの概要を両トラックで簡潔に概説し,上位のシステムに重点を置いている。
また,SDタスクとLDタスクに対する洞察と今後の展望を述べるとともに,このような会話に広範に展開する前に,システムが克服すべき重要な課題に焦点をあてる。
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