論文の概要: ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech Recognition Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03473v3
• Date: Wed, 21 Feb 2024 03:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 19:41:30.536483
• Title: ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech Recognition Challenge
• Title（参考訳）: ICMC-ASR:ICASSP 2024車載マルチチャネル音声認識チャレンジ
• Authors: He Wang, Pengcheng Guo, Yue Li, Ao Zhang, Jiayao Sun, Lei Xie, Wei Chen, Pan Zhou, Hui Bu, Xin Xu, Binbin Zhang, Zhuo Chen, Jian Wu, Longbiao Wang, Eng Siong Chng, Sun Li
• Abstract要約: この課題は、新しいエネルギー車両内で記録された100時間以上のマルチチャネル音声データを収集する。 1位チームのUSTCiflytekはASRトラックで13.16%のCER、ASDRトラックで21.48%のcpCERを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.13624830833314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To promote speech processing and recognition research in driving scenarios, we build on the success of the Intelligent Cockpit Speech Recognition Challenge (ICSRC) held at ISCSLP 2022 and launch the ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech Recognition (ICMC-ASR) Challenge. This challenge collects over 100 hours of multi-channel speech data recorded inside a new energy vehicle and 40 hours of noise for data augmentation. Two tracks, including automatic speech recognition (ASR) and automatic speech diarization and recognition (ASDR) are set up, using character error rate (CER) and concatenated minimum permutation character error rate (cpCER) as evaluation metrics, respectively. Overall, the ICMC-ASR Challenge attracts 98 participating teams and receives 53 valid results in both tracks. In the end, first-place team USTCiflytek achieves a CER of 13.16% in the ASR track and a cpCER of 21.48% in the ASDR track, showing an absolute improvement of 13.08% and 51.4% compared to our challenge baseline, respectively.
• Abstract（参考訳）: 運転シナリオにおける音声認識研究を促進するため,ISCSLP 2022で行われたICSRC(Intelligent Cockpit Speech Recognition Challenge)の成功と,ICASSP 2024 In-car Multi-Channel Automatic Speech Recognition (ICMC-ASR) Challengeの立ち上げを行った。 この課題は、新しいエネルギー車両内で記録された100時間以上のマルチチャネル音声データと、データ拡張のための40時間以上のノイズを収集する。 評価指標として、文字誤り率(cer)と結合最小置換文字誤り率(cpcer)を用いて、自動音声認識(asr)と自動音声ダイアリゼーション・認識(asdr)を含む2つのトラックを設定する。 ICMC-ASRチャレンジは98の参加チームを集め、両方のトラックで53の有効な結果を得た。 最後に、ustciflytekはasrトラックで13.16%、asdrトラックで21.48%、チャレンジベースラインと比べて絶対的に13.08%、51.4%改善した。

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