Fugu-MT 論文翻訳(概要): System Description for the Displace Speaker Diarization Challenge 2023

論文の概要: System Description for the Displace Speaker Diarization Challenge 2023

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15516v1
Date: Thu, 20 Jun 2024 21:40:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 23:34:50.852201
Title: System Description for the Displace Speaker Diarization Challenge 2023
Title（参考訳）: 転位話者ダイアリゼーションチャレンジ2023のシステム記述
Authors: Ali Aliyev,
Abstract要約: 本稿では,会話環境問題における話者と言語のダイアリゼーションの解決策について述べる(2023年)。音声によるセグメンション発見にはVAD,これらのセグメントからの特徴抽出にはResnetアーキテクチャをベースとしたCNN,特徴クラスタリングにはスペクトルクラスタリングを併用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper describes our solution for the Diarization of Speaker and Language in Conversational Environments Challenge (Displace 2023). We used a combination of VAD for finding segfments with speech, Resnet architecture based CNN for feature extraction from these segments, and spectral clustering for features clustering. Even though it was not trained with using Hindi, the described algorithm achieves the following metrics: DER 27. 1% and DER 27. 4%, on the development and phase-1 evaluation parts of the dataset, respectively.
Abstract（参考訳）: 本稿では,会話環境問題(2023年版)における話者と言語のダイアリゼーションの解決策について述べる。音声によるセグメンション発見にはVAD,これらのセグメントからの特徴抽出にはResnetアーキテクチャをベースとしたCNN,特徴クラスタリングにはスペクトルクラスタリングを併用した。 Hindiを使用したトレーニングは行われていないが、説明されたアルゴリズムは以下のメトリクスを達成している。 1%, DER27。 4%であった。

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