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本文介绍了Microsoft公司的单声道多人对话录音扬声器辨识系统,并用VoxCeleb挑战赛2020年的说话人辨识赛道进行了评估。系统解决了真实多人对话记录中的问题,包括说话人嵌入提取器、连续语音分离和泄漏过滤,以及系统融合方法。使用VoxSRC challenge 2020数据集进行评估,最佳系统在开发集和评估集上的辨识错误率(DER)分别为3.71%和6.23%,并在辨识赛道上排名第一。

2023 VoxCeleb 演讲者识别挑战中的 UNISOUND 系统

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-24T00:00:00Z

本文介绍了Microsoft公司的单声道多人对话录音扬声器辨识系统,并使用VoxCeleb挑战赛2020年的说话人辨识赛道进行评估。系统设计解决了真实多人对话记录中的问题,包括Res2Net基于说话人嵌入提取器、基于conformer的连续语音分离和泄漏过滤,以及修改后的DOVER方法用于系统融合。使用VoxSRC challenge 2020提供的数据集进行系统评估,最佳系统在开发集和评估集上的辨识错误率分别为3.71%和6.23%,在辨识赛道上排名第一。

中国电信参赛介绍 - VoxCeleb2023 说话人识别挑战

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-16T00:00:00Z
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