Fugu-MT 論文翻訳(概要): Asymmetric and trial-dependent modeling: the contribution of LIA to SdSV Challenge Task 2

論文の概要: Asymmetric and trial-dependent modeling: the contribution of LIA to SdSV Challenge Task 2

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19634v1
Date: Thu, 28 Mar 2024 17:49:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-29 15:04:56.111079
Title: Asymmetric and trial-dependent modeling: the contribution of LIA to SdSV Challenge Task 2
Title（参考訳）: 非対称およびトライアル依存モデリング--IAのSdSVチャレンジ2への貢献
Authors: Pierre-Michel Bousquet, Mickael Rouvier,
Abstract要約: 本稿では,実験室の話者認識分野への貢献について述べる。提案手法は,SdSv評価におけるそれらの妥当性と効率を実験的に示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.766624204597742
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The SdSv challenge Task 2 provided an opportunity to assess efficiency and robustness of modern text-independent speaker verification systems. But it also made it possible to test new approaches, capable of taking into account the main issues of this challenge (duration, language, ...). This paper describes the contributions of our laboratory to the speaker recognition field. These contributions highlight two other challenges in addition to short-duration and language: the mismatch between enrollment and test data and the one between subsets of the evaluation trial dataset. The proposed approaches experimentally show their relevance and efficiency on the SdSv evaluation, and could be of interest in many real-life applications.
Abstract（参考訳）: SdSvチャレンジタスク2は、現代のテキストに依存しない話者認証システムの効率性と堅牢性を評価する機会を提供する。しかし、この課題の主な問題(デュース、言語、...)を考慮して、新しいアプローチをテストすることも可能になった。本稿では,実験室の話者認識分野への貢献について述べる。これらのコントリビューションは、短期勤務と言語に加えて、登録データとテストデータのミスマッチと、評価トライアルデータセットのサブセット間のミスマッチという2つの課題を強調している。提案手法は,SdSv評価におけるそれらの妥当性と効率を実験的に示し,多くの実生活応用に注目する可能性がある。

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