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Short-duration Speaker Verification (SdSV) Challenge 2020: the Challenge Evaluation Plan
arXiv - CS - Sound Pub Date : 2019-12-13 , DOI: arxiv-1912.06311 Hossein Zeinali and Kong Aik Lee and Jahangir Alam and Lukas Burget
arXiv - CS - Sound Pub Date : 2019-12-13 , DOI: arxiv-1912.06311 Hossein Zeinali and Kong Aik Lee and Jahangir Alam and Lukas Burget
This document describes the Short-duration Speaker Verification (SdSV)
Challenge 2020. The main goal of the challenge is to evaluate new technologies
for text-dependent (TD) and text-independent (TI) speaker verification (SV) in
a short duration scenario. The proposed challenge evaluates SdSV with varying
degree of phonetic overlap between the enrollment and test utterances
(cross-lingual). It is the first challenge with a broad focus on systematic
benchmark and analysis on varying degrees of phonetic variability on
short-duration speaker recognition. We expect that modern methods (deep neural
networks in particular) will play a key role.
中文翻译:
2020 年短期说话人验证 (SdSV) 挑战:挑战评估计划
本文档描述了 2020 年短期说话人验证 (SdSV) 挑战赛。该挑战赛的主要目标是在短期场景中评估用于文本相关 (TD) 和文本无关 (TI) 说话人验证 (SV) 的新技术. 提议的挑战评估 SdSV,在注册和测试话语(跨语言)之间具有不同程度的语音重叠。这是第一个挑战,广泛关注短期说话人识别的不同程度语音变异的系统基准和分析。我们预计现代方法(特别是深度神经网络)将发挥关键作用。
更新日期:2020-01-13
中文翻译:
2020 年短期说话人验证 (SdSV) 挑战:挑战评估计划
本文档描述了 2020 年短期说话人验证 (SdSV) 挑战赛。该挑战赛的主要目标是在短期场景中评估用于文本相关 (TD) 和文本无关 (TI) 说话人验证 (SV) 的新技术. 提议的挑战评估 SdSV,在注册和测试话语(跨语言)之间具有不同程度的语音重叠。这是第一个挑战,广泛关注短期说话人识别的不同程度语音变异的系统基准和分析。我们预计现代方法(特别是深度神经网络)将发挥关键作用。