EML 系统在 VoxCeleb 说话人日志挑战赛 2020 中的技术说明
声音
2020-10-26 v1 计算与语言
音频与语音处理
摘要
本技术报告描述了 EML 提交给首届 VoxCeleb 说话人日志挑战赛的方案。尽管该挑战赛的目标是对信号进行离线处理，所提交的系统基本上是 EML 在线算法，该算法在运行时大约每 1.2 秒对说话人标签做出决策。在挑战赛的第一阶段，仅使用 VoxCeleb2 dev 数据集进行训练。在所提供的 VoxConverse dev 集上的结果表明，与挑战赛中提供的离线基线相比，在 DER 和 JER 两方面均具有明显更好的准确率。使用单台 CPU 机器时，整个日志过程的实时因子约为 0.01。
引用
@article{arxiv.2010.12497,
title = {EML System Description for VoxCeleb Speaker Diarization Challenge 2020},
author = {Omid Ghahabi and Volker Fischer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12497},
year = {2020}
}