論文の概要: The VoxCeleb Speaker Recognition Challenge: A Retrospective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14886v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 08:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 14:23:37.096658
• Title: The VoxCeleb Speaker Recognition Challenge: A Retrospective
• Title（参考訳）: VoxCelebの話者認識チャレンジ:振り返って
• Authors: Jaesung Huh, Joon Son Chung, Arsha Nagrani, Andrew Brown, Jee-weon Jung, Daniel Garcia-Romero, Andrew Zisserman,
• Abstract要約: VoxCeleb Speaker Recognition Challenges (VoxSRC)は、2019年から2023年にかけて毎年開催される一連の課題とワークショップである。 課題は主に、様々な環境下で話者認識とダイアリゼーションのタスクを評価した。 私たちは、これらの課題について、彼らが何を探求したのか、課題参加者によって開発された方法、そしてそれらがどのように進化したのかをレビューします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.40776645175585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The VoxCeleb Speaker Recognition Challenges (VoxSRC) were a series of challenges and workshops that ran annually from 2019 to 2023. The challenges primarily evaluated the tasks of speaker recognition and diarisation under various settings including: closed and open training data; as well as supervised, self-supervised, and semi-supervised training for domain adaptation. The challenges also provided publicly available training and evaluation datasets for each task and setting, with new test sets released each year. In this paper, we provide a review of these challenges that covers: what they explored; the methods developed by the challenge participants and how these evolved; and also the current state of the field for speaker verification and diarisation. We chart the progress in performance over the five installments of the challenge on a common evaluation dataset and provide a detailed analysis of how each year's special focus affected participants' performance. This paper is aimed both at researchers who want an overview of the speaker recognition and diarisation field, and also at challenge organisers who want to benefit from the successes and avoid the mistakes of the VoxSRC challenges. We end with a discussion of the current strengths of the field and open challenges. Project page : https://mm.kaist.ac.kr/datasets/voxceleb/voxsrc/workshop.html
• Abstract（参考訳）: VoxCeleb Speaker Recognition Challenges (VoxSRC)は、2019年から2023年にかけて毎年開催される一連の課題とワークショップである。 課題は主に、クローズドでオープンなトレーニングデータや、ドメイン適応のための教師付き、自己教師付き、半教師付きトレーニングなど、さまざまな設定下で話者認識とダイアリゼーションのタスクを評価した。 課題はまた、各タスクと設定のトレーニングと評価データセットを公開し、毎年新しいテストセットがリリースされている。 本稿では,これらの課題について概説する。調査内容,課題参加者によって開発された手法,その発展状況,および話者検証とダイアリゼーションの分野の現状について述べる。 我々は、共通の評価データセットに課題の5つのインストールに関するパフォーマンスの進捗をチャート化し、毎年の特別焦点が参加者のパフォーマンスにどのように影響するかを詳細に分析する。 本論文は,話者認識・ダイアリゼーション分野の概観を求める研究者と,VoxSRCの課題の失敗を回避し,成功の恩恵を享受したい課題オーガナイザの両方を対象としている。 最終的に、この分野の現在の強みとオープンな課題について議論します。 プロジェクトページ:https://mm.kaist.ac.kr/datasets/voxceleb/voxsrc/workshop.html

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