语音识别(ASR)论文优选:Icassp 2022 M2MeT方案总结

本文总结了ICASSP 2022 Multi-Channel Multi-Party Meeting Transcription Challenge (M2MeT)的参赛方案,涉及speaker diarization和multi-speaker ASR。挑战赛使用120小时的8通道AliMeeting数据,评价标准为Diarization Error Rate和Character Error Rate。文中列举了Speaker diarization和Multi-speaker ASR赛道的顶级方案。

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Summary On The ICASSP 2022 Multi-Channel Multi-Party Meeting Transcription Grand Challenge

本文为阿里等单位在2022.02.08更新的文章,主要对icassp 2022 M2MeT挑战赛的方案总结​:speaker diarization  and multi-speaker ASR ​。具体的文章链接https://arxiv.org/pdf/2202.03647.pdf


(文章只摘要具体方案的结果,不做详细讲解,该领域的读者看看各种方案也就了解的差不多。另外我对于Speaker diarization也不熟悉)

1 简介

现实的多人会议场景转录的任务是近几年研究的热点,The ICASSP 2022 Multi-Channel Multi-Party Meeting Transcription Challenge (M2MeT)挑战赛是对该场景提供交流​的平台。本挑战赛主要分为speaker diarization和multi-speaker ASR赛道,使用的数据为120小时的8通道现实会议场景数据AliMeeting 。评价指标分别为Diarization Error Rate (DER) and Character Error Rate (CER) 。

2 方案总结

Speaker diarization基准系统为

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