論文の概要: Face-voice Association in Multilingual Environments (FAME) 2026 Challenge Evaluation Plan
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04592v1
- Date: Wed, 06 Aug 2025 16:09:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.818473
- Title: Face-voice Association in Multilingual Environments (FAME) 2026 Challenge Evaluation Plan
- Title（参考訳）: マルチリンガル環境(FAME)2026 課題評価計画における顔声アソシエーション
- Authors: Marta Moscati, Ahmed Abdullah, Muhammad Saad Saeed, Shah Nawaz, Rohan Kumar Das, Muhammad Zaigham Zaheer, Junaid Mir, Muhammad Haroon Yousaf, Khalid Malik, Markus Schedl,
- Abstract要約: フェース・ボイス・アソシエーション・イン・マルチリンガル・アソシエーション(FAME) 2026 Challengeは、マルチリンガル・シナリオの下でのフェース・ボイス・アソシエーションの探求に焦点を当てている。
本報告では、FAME Challengeの課題、データセット、ベースラインモデル、タスクの詳細について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.995270839155882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The advancements of technology have led to the use of multimodal systems in various real-world applications. Among them, audio-visual systems are among the most widely used multimodal systems. In the recent years, associating face and voice of a person has gained attention due to the presence of unique correlation between them. The Face-voice Association in Multilingual Environments (FAME) 2026 Challenge focuses on exploring face-voice association under the unique condition of a multilingual scenario. This condition is inspired from the fact that half of the world's population is bilingual and most often people communicate under multilingual scenarios. The challenge uses a dataset named Multilingual Audio-Visual (MAV-Celeb) for exploring face-voice association in multilingual environments. This report provides the details of the challenge, dataset, baseline models, and task details for the FAME Challenge.
- Abstract（参考訳）: 技術の進歩により、様々な現実世界のアプリケーションにマルチモーダルシステムが使われるようになった。
中でも、オーディオ視覚システムは最も広く使われているマルチモーダルシステムの一つである。
近年,人の顔と声の関連付けが注目されている。
フェースボイス・アソシエーション・イン・マルチ言語環境(FAME)2026チャレンジは、多言語シナリオのユニークな条件下でのフェースボイス・アソシエーションの探求に焦点を当てている。
この状態は、世界の人口の半分がバイリンガルであり、ほとんどの人は多言語シナリオの下でコミュニケーションしているという事実から着想を得ている。
この課題は、マルチリンガル環境における顔声関連を探索するために、Multilingual Audio-Visual (MAV-Celeb) というデータセットを使用する。
本報告では、FAME Challengeの課題、データセット、ベースラインモデル、タスクの詳細について説明する。
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