But System for the Second Dihard Speech Diarization Challenge
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F20%3APU136481" target="_blank" >RIV/00216305:26230/20:PU136481 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9054251" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9054251</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP40776.2020.9054251" target="_blank" >10.1109/ICASSP40776.2020.9054251</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
But System for the Second Dihard Speech Diarization Challenge
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes the winning systems developed by the BUT team for the four tracks of the Second DIHARD Speech Diarization Challenge. For tracks 1 and 2 the systems were mainly based on performing agglomerative hierarchical clustering (AHC) of x-vectors, followed by another x-vector clustering based on Bayes hidden Markov model and variational Bayes inference. We provide a comparison of the improvement given by each step and share the implementation of the core of the system. For tracks 3 and 4 with recordings from the Fifth CHiME Challenge, we explored different approaches for doing multi-channel diarization and our best performance was obtained when applying AHC on the fusion of per channel probabilistic linear discriminant analysis scores.
Název v anglickém jazyce
But System for the Second Dihard Speech Diarization Challenge
Popis výsledku anglicky
This paper describes the winning systems developed by the BUT team for the four tracks of the Second DIHARD Speech Diarization Challenge. For tracks 1 and 2 the systems were mainly based on performing agglomerative hierarchical clustering (AHC) of x-vectors, followed by another x-vector clustering based on Bayes hidden Markov model and variational Bayes inference. We provide a comparison of the improvement given by each step and share the implementation of the core of the system. For tracks 3 and 4 with recordings from the Fifth CHiME Challenge, we explored different approaches for doing multi-channel diarization and our best performance was obtained when applying AHC on the fusion of per channel probabilistic linear discriminant analysis scores.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LQ1602" target="_blank" >LQ1602: IT4Innovations excellence in science</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings
ISBN
978-1-5090-6631-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
6529-6533
Název nakladatele
IEEE Signal Processing Society
Místo vydání
Barcelona
Místo konání akce
Barcelona
Datum konání akce
4. 5. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000615970406158