Diarization System(분할 시스템)란 무엇입니까?
Diarization System 분할 시스템 - We further demonstrate the potential of the proposed approach for processing meeting-like recordings, where the speaker activity is obtained from a diarization system. [1] An essential part of any diarization system is the task of speaker segmentation which is important for many applications including speaker indexing and automatic speech recognition (ASR) in multi-speaker environments. [2] This paper introduces the third DIHARD challenge, the third in a series of speaker diarization challenges intended to improve the robustness of diarization systems to variation in recording equipment, noise conditions, and conversational domain. [3] Since speech and natural language tasks often benefit from ensemble techniques, we propose an algorithm for combining outputs from such diarization systems through majority voting. [4] The proposed system is composed of a speech bandwidth classifier, and diarization systems fine-tuned for narrowband and wideband speech separately. [5] This paper introduces the second DIHARD challenge, the second in a series of speaker diarization challenges intended to improve the robustness of diarization systems to variation in recording equipment, noise conditions, and conversational domain. [6] Finally, comparison of the proposed segmentation and diarization system with similar method shows approximately 22. [7] Speaker segmentation is an essential part of any diarization system. [8] Finally, we introduce an easily implemented method to remove the domain-sensitive threshold typically used in the clustering stage of a diarization system. [9] We validate the evaluation design with a single-microphone state-of-the-art DNN speaker recognition and diarization system (that we are making publicly available). [10]우리는 연설자 활동이 diarization 시스템에서 획득되는 회의와 같은 녹음을 처리하기 위해 제안된 접근 방식의 잠재력을 추가로 보여줍니다. [1] 모든 분할 시스템의 필수 부분은 다중 화자 환경에서 화자 인덱싱 및 자동 음성 인식(ASR)을 포함한 많은 응용 프로그램에 중요한 화자 분할 작업입니다. [2] 이 문서는 녹음 장비, 소음 조건 및 대화 영역의 변화에 대한 분할 시스템의 견고성을 개선하기 위한 일련의 화자 분할 과제 중 세 번째인 세 번째 DIHARD 과제를 소개합니다. [3] 음성 및 자연어 작업은 종종 앙상블 기술의 이점을 얻기 때문에 우리는 다수결을 통해 이러한 분할 시스템의 출력을 결합하는 알고리즘을 제안합니다. [4] 제안하는 시스템은 음성 대역폭 분류기(speech bandwidth classifier)와 협대역 음성과 광대역 음성에 대해 개별적으로 미세 조정된 분할 시스템으로 구성된다. [5] 이 문서는 녹음 장비, 소음 조건 및 대화 영역의 변화에 대한 분할 시스템의 견고성을 개선하기 위한 일련의 화자 분할 과제 중 두 번째 DIHARD 과제를 소개합니다. [6] 마지막으로 제안된 분할 및 분할 시스템을 유사한 방법으로 비교하면 약 22개를 나타냅니다. [7] 화자 분할은 모든 분할 시스템의 필수 부분입니다. [8] 마지막으로, 분할 시스템의 클러스터링 단계에서 일반적으로 사용되는 도메인 민감 임계값을 제거하기 위해 쉽게 구현되는 방법을 소개합니다. [9] 우리는 단일 마이크 최첨단 DNN 화자 인식 및 분할 시스템(공개적으로 사용 가능하게 만들고 있음)으로 평가 설계를 검증합니다. [10]
Speaker Diarization System 화자 분할 시스템
The performance of most speaker diarization systems with x-vector embeddings is both vulnerable to noisy environments and lacks domain robustness. [1] We recently proposed DOVER-Lap, a method for combining overlap-aware speaker diarization system outputs. [2] In this paper we describe a speaker diarization system that enables localization and identification of all speakers present in a conversation or meeting. [3] In the first part of the work, a varying length segment initialization technique for Information Bottleneck (IB) based speaker diarization system using phoneme rate as the side information is proposed. [4] This paper describes the Microsoft speaker diarization system for monaural multi-talker recordings in the wild, evaluated at the diarization track of the VoxCeleb Speaker Recognition Challenge (VoxSRC) 2020. [5] This paper describes the Speaker Diarization system jointly developed by the Computational Learning and Imaging Research (CLIR) laboratory of the Universidad Autónoma de Yucatán and the Center for Language and Speech Processing (CLSP) of the Johns Hopkins University for the Albayzin Speaker Diarization and Identity Assignment Challenge organized in the IberSPEECH 2020 conference. [6] In this paper, we present a framework to evaluate the human corrections of a speaker diarization system. [7] This paper shows that the popular recent approach of removing forgiveness collars from speaker diarization evaluation tools can unfairly penalize speaker diarization systems that correctly estimate speaker segment boundaries. [8] We propose a speaker diarization system that can incorporate word-level speaker turn probabilities with speaker embeddings into a speaker clustering process to improve the overall diarization accuracy. [9] In addition, we describe the additional components that will be integrated to our speaker diarization system. [10] In this paper, we present SphereDiar, a speaker diarization system composed of three novel subsystems: the Sphere-Speaker (SS) neural network, designed for speaker embedding extraction, a segmentation method called Homogeneity Based Segmentation (HBS) and a clustering algorithm called Top Two Silhouettes (Top2S). [11] Speaker diarization systems aim to find ‘who spoke when?’ in multi-speaker recordings. [12] As a result of the improvements, the performance of speaker diarization systems have been increased. [13] The presence of overlapping speech has a significant negative impact on the performance of speaker diarization systems. [14] The two-pass information bottleneck (TPIB) based speaker diarization system operates independently on different conversational recordings. [15] This paper investigates a new way to build x-vectors based speaker diarization system for multi-speaker conversations, and explore how to improve system performance. [16] More and more neural network approaches have achieved considerable improvement upon submodules of speaker diarization system, including speaker change detection and segment-wise speaker embedding extraction. [17] State-of-the-art speaker diarization systems utilize knowledge from external data, in the form of a pre-trained distance metric, to effectively determine relative speaker identities to unseen data. [18]x-벡터 임베딩을 사용하는 대부분의 화자 분할 시스템의 성능은 잡음이 많은 환경에 취약하고 도메인 견고성이 부족합니다. [1] 우리는 최근 중첩 인식 스피커 분할 시스템 출력을 결합하는 방법인 DOVER-Lap을 제안했습니다. [2] 이 백서에서 우리는 대화나 회의에 있는 모든 화자의 위치를 파악하고 식별할 수 있는 화자 분할 시스템에 대해 설명합니다. [3] 연구의 첫 번째 부분에서는 음소율을 부가 정보로 사용하는 IB(Information Bottleneck) 기반 화자 분할 시스템을 위한 가변 길이 세그먼트 초기화 기법을 제안합니다. [4] 이 백서에서는 VoxCeleb 화자 인식 챌린지(VoxSRC) 2020의 다이어라이즈 트랙에서 평가된, 야생에서 모노럴 멀티 화자 녹음을 위한 Microsoft 화자 다이어라이즈 시스템에 대해 설명합니다. [5] 이 논문은 Albayzin Speaker Diarization and Identity Assignment를 위해 Universidad Autónoma de Yucatán의 CLIR(Computational Learning and Imaging Research) 연구소와 Johns Hopkins University의 CLSP(Center for Language and Speech Processing)가 공동으로 개발한 Speaker Diarization 시스템에 대해 설명합니다. IberSPEECH 2020 컨퍼런스에서 조직된 챌린지. [6] 이 논문에서 우리는 화자 분할 시스템의 인간 수정을 평가하기 위한 프레임워크를 제시합니다. [7] 이 논문은 화자 분할 평가 도구에서 관용 칼라를 제거하는 최근 인기 있는 접근 방식이 화자 세그먼트 경계를 정확하게 추정하는 화자 분할 시스템에 부당하게 불이익을 줄 수 있음을 보여줍니다. [8] 우리는 전체 분할 정확도를 향상시키기 위해 화자 임베딩과 함께 단어 수준 화자 회전 확률을 화자 클러스터링 프로세스에 통합할 수 있는 화자 분할 시스템을 제안합니다. [9] 또한 화자 분할 시스템에 통합될 추가 구성 요소에 대해 설명합니다. [10] 이 논문에서는 스피커 임베딩 추출을 위해 설계된 Sphere-Speaker(SS) 신경망, Homogeneity Based Segmentation(HBS)이라는 분할 방법 및 Top이라는 클러스터링 알고리즘의 세 가지 새로운 하위 시스템으로 구성된 스피커 분할 시스템인 SphereDiar를 제시합니다. 두 개의 실루엣(Top2S). [11] 화자 분할 시스템은 다중 화자 녹음에서 '누가 언제 말했는가?'를 찾는 것을 목표로 합니다. [12] 개선의 결과로 화자 분할 시스템의 성능이 향상되었습니다. [13] 겹치는 음성의 존재는 화자 분할 시스템의 성능에 상당한 부정적인 영향을 미칩니다. [14] TPIB(two-pass information bottleneck) 기반 화자 분할 시스템은 서로 다른 대화 녹음에서 독립적으로 작동합니다. [15] 이 문서는 다중 화자 대화를 위한 x-벡터 기반 화자 분할 시스템을 구축하는 새로운 방법을 조사하고 시스템 성능을 개선하는 방법을 탐구합니다. [16] 점점 더 많은 신경망 접근 방식이 화자 변경 감지 및 세그먼트별 화자 임베딩 추출을 포함하여 화자 분할 시스템의 하위 모듈에서 상당한 개선을 달성했습니다. [17] 최첨단 화자 분할 시스템은 외부 데이터의 지식을 사전 훈련된 거리 측정 형식으로 활용하여 보이지 않는 데이터에 대한 상대적 화자 신원을 효과적으로 결정합니다. [18]
My Diarization System
Our diarization system provides insights into the direction for preprocessing and analyzing challenging naturalistic daylong child speech recordings. [1] Our diarization system has four steps: (1) ground-truth segmentation; (2) i-vector extraction; (3) post-processing (mean subtraction, principal component analysis, and length-normalization) ; and (4) proposed speaker clustering. [2]우리의 분할 시스템은 도전적인 자연주의적 어린이 음성 녹음을 전처리하고 분석하는 방향에 대한 통찰력을 제공합니다. [1] 우리의 분할 시스템에는 4단계가 있습니다. (2) i-벡터 추출; (3) 후처리(평균 빼기, 주성분 분석 및 길이 정규화) ; (4) 제안된 화자 클러스터링. [2]