Fugu-MT 論文翻訳(概要): ICASSP 2024 Speech Signal Improvement Challenge

論文の概要: ICASSP 2024 Speech Signal Improvement Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14444v1
Date: Thu, 25 Jan 2024 18:08:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-29 17:03:29.573801
Title: ICASSP 2024 Speech Signal Improvement Challenge
Title（参考訳）: ICASSP 2024音声信号改善チャレンジ
Authors: Nicolae Catalin Ristea, Ando Saabas, Ross Cutler, Babak Naderi, Sebastian Braun, Solomiya Branets
Abstract要約: ICASSP 2024音声信号改善グランドチャレンジは、通信システムにおける音声信号の品質向上分野の研究を刺激することを目的としている。データセットシンセサイザーを導入して競争を強化し、すべての参加チームがより高いベースラインで開始できるようにします。我々は、主観的P.804と目的語精度の指標を用いて、実時間トラックにおける13のシステムと非実時間トラックにおける11のシステムを評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.7329948783064
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The ICASSP 2024 Speech Signal Improvement Grand Challenge is intended to stimulate research in the area of improving the speech signal quality in communication systems. This marks our second challenge, building upon the success from the previous ICASSP 2023 Grand Challenge. We enhance the competition by introducing a dataset synthesizer, enabling all participating teams to start at a higher baseline, an objective metric for our extended P.804 tests, transcripts for the 2023 test set, and we add Word Accuracy (WAcc) as a metric. We evaluate a total of 13 systems in the real-time track and 11 systems in the non-real-time track using both subjective P.804 and objective Word Accuracy metrics.
Abstract（参考訳）: ICASSP 2024音声信号改善グランドチャレンジは、通信システムにおける音声信号の品質向上分野の研究を刺激することを目的としている。これは、以前のICASSP 2023 Grand Challengeの成功に基づいて、2度目の挑戦となる。我々は、データセットシンセサイザーを導入し、すべての参加チームがより高いベースラインで開始できるようにし、拡張されたP.804テストの客観的メトリック、2023のテストセットの書き起こし、メトリックにWord Accuracy(WAcc)を追加して競争を強化する。主観的p.804と客観的単語の精度指標を用いて,実時間トラックで13システム,非実時間トラックで11システムを評価した。

関連論文リスト

Overview of AI-Debater 2023: The Challenges of Argument Generation Tasks [62.443665295250035]
第2023回中国影響コンピューティング会議(CCAC 2023)におけるAI-Debater 2023チャレンジの結果を提示する。合計で32のチームがチャレンジに登録し、そこから11の応募をもらいました。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-20T10:13:54Z)
The 2nd FutureDial Challenge: Dialog Systems with Retrieval Augmented Generation (FutureDial-RAG) [23.849336345191556]
この課題は、3000近い高品質なダイアログを備えた実際の顧客サービスデータセットであるMobileCS2データセットの上に構築されている。本稿では,知識検索のためのトラック1と応答生成のためのトラック2という2つのタスクを定義する。我々は,2つのトラックのベースラインシステムを構築し,そのシステムが正確な検索を行い,情報的かつ一貫性のある応答を生成できるかどうかを計測する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-21T07:35:21Z)
ICMC-ASR: The ICASSP 2024 In-Car Multi-Channel Automatic Speech Recognition Challenge [94.13624830833314]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-07T12:51:42Z)
Perception Test 2023: A Summary of the First Challenge And Outcome [67.0525378209708]
最初のパーセプションテストは、IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 2023と共に半日間のワークショップとして開催された。目標は、最近提案されたPerception Testベンチマークで最先端のビデオモデルをベンチマークすることであった。このレポートでは、タスク記述、メトリクス、ベースライン、結果について要約しています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-20T15:12:27Z)
UNISOUND System for VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2023 [11.338256222745429]
本報告では、VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2023(VoxSRC 2023)のトラック1とトラック2のUNISOUNDによる提出について述べる。同じシステムをトラック1とトラック2に送信し、VoxCeleb2-devでのみトレーニングする。一致度測定係数(CMF)による類似度スコアにおける音声出力の安定性を利用した整合性を考慮したスコア校正法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T03:30:38Z)
ICDAR 2023 Competition on Hierarchical Text Detection and Recognition [60.68100769639923]
このコンペティションは、テキストの検出と認識を共同で行うディープラーニングモデルとシステムの研究を促進することを目的としている。提案するコンペティション組織の詳細について,タスク,データセット,評価,スケジュールなどを紹介する。大会期間中(2023年1月2日から2023年4月1日まで)、20チーム以上から少なくとも50人が提案された2つのタスクで応募された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-16T18:56:12Z)
A Study on the Integration of Pipeline and E2E SLU systems for Spoken Semantic Parsing toward STOP Quality Challenge [33.89616011003973]
本稿では,音声言語理解グランドチャレンジにおける品質トラック(トラック1)のための音声意味解析システムについて述べる。 Whisperのような強自動音声認識(ASR)モデルとBARTのような事前訓練言語モデル(LM)は、我々のSLUフレームワーク内で利用され、性能が向上する。また,各モデルの出力レベルの組み合わせについて,精度80.8の精度で検討し,第1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-02T17:25:19Z)
Summary on the ISCSLP 2022 Chinese-English Code-Switching ASR Challenge [25.69349931845173]
ISCSLP 2022 CSASRチャレンジでは、TAL_CSASRコーパスとMagicData-RAMCコーパス、参加者向けの開発とテストセットの2つのトレーニングセットが提供された。 40以上のチームがこの挑戦に参加し、勝者チームは16.70%の混合誤差率(MER)をテストセットで達成した。本稿では、データセット、関連するベースラインシステム、および要件を説明し、CSASRチャレンジ結果と提案システムで使用される主要なテクニックとトリックを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-12T11:05:13Z)
NTIRE 2021 Multi-modal Aerial View Object Classification Challenge [88.89190054948325]
CVPR の NTIRE 2021 ワークショップと共同で,MAVOC (Multi-modal Aerial View Object Classification) の最初の挑戦を紹介した。この課題は、EOとSAR画像を用いた2つの異なるトラックで構成されている。本コンペティションで提案した最上位の手法について検討し,その成果を目視テストセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-02T16:55:08Z)
Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition [49.90617840789334]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-30T15:41:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。