This document provides a brief description of the National Institute of Standards and Technology (NIST) speaker recognition evaluation (SRE) conversational telephone speech (CTS) Superset. The CTS Superset has been created in an attempt to provide the research community with a large-scale dataset along with uniform metadata that can be used to effectively train and develop telephony (narrowband) speaker recognition systems. It contains a large number of telephony speech segments from more than 6800 speakers with speech durations distributed uniformly in the [10s, 60s] range. The segments have been extracted from the source corpora used to compile prior SRE datasets (SRE1996-2012), including the Greybeard corpus as well as the Switchboard and Mixer series collected by the Linguistic Data Consortium (LDC). In addition to the brief description, we also report speaker recognition results on the NIST 2020 CTS Speaker Recognition Challenge, obtained using a system trained with the CTS Superset. The results will serve as a reference baseline for the challenge.


翻译:本文件简要介绍了国家标准和技术研究所(NIST)语音语音识别评价(SRE)语音语音超集,创建CTS超集是为了向研究界提供大规模数据集以及可用于有效培训和开发电话(窄带)语音识别系统的统一元数据,其中载有来自6800多个发言者的大量电话语音部分,其语音持续时间在[10、60s]范围内统一分布。这些部分是从用于汇编先前的SRE数据集(SRE1996-2012年)的来源公司中提取的,包括灰熊体以及由语言数据联合会收集的切换板和混合系列。除了简要说明外,我们还报告了通过CTS Superse集培训的系统获得的NIST 2020 CTS语音识别挑战的语音识别结果。这些结果将作为挑战的参考基准。

0
下载
关闭预览

相关内容

说话人识别(Speaker Recognition),或者称为声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR),是根据语音中所包含的说话人个性信息,利用计算机以及现在的信息识别技术,自动鉴别说话人身份的一种生物特征识别技术。 说话人识别研究的目的就是从语音中提取具有说话人表征性的特征,建立有 效的模型和系统,实现自动精准的说话人鉴别。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人脸检测库:libfacedetection
Python程序员
15+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
深度学习、机器学习图像/人脸/字幕/自动驾驶数据集(Dataset)汇总
数据挖掘入门与实战
3+阅读 · 2018年1月16日
VIP会员
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人脸检测库:libfacedetection
Python程序员
15+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
深度学习、机器学习图像/人脸/字幕/自动驾驶数据集(Dataset)汇总
数据挖掘入门与实战
3+阅读 · 2018年1月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员