This technical report describes the SJTU X-LANCE Lab system for the three tracks in CNSRC 2022. In this challenge, we explored the speaker embedding modeling ability of deep ResNet (Deeper r-vector). All the systems are only trained on the Cnceleb training set and we use the same systems for the three tracks in CNSRC 2022. In this challenge, our system ranks the first place in the fixed track of speaker verification task. Our best single system and fusion system achieve 0.3164 and 0.2975 minDCF respectively. Besides, we submit the result of ResNet221 to the speaker retrieval track and achieve 0.4626 mAP.


翻译:本技术报告介绍了CNSRC 2022年三条轨道的SJTU X-Lance实验室系统。在这项挑战中,我们探讨了深ResNet(深 R-矢量器)嵌入模型能力的演讲人。所有系统都只接受Canceleb培训,我们在CNSRC 2022年的三条轨道上使用同样的系统。在这项挑战中,我们的系统排在发言者核查任务固定轨道的第一位。我们最好的单一系统和聚合系统分别达到0.3164和0.2975 minDCF。此外,我们把ResNet221的结果提交发言者检索轨道,并实现0.4626 mAP。

0
下载
关闭预览

相关内容

训练集,在AI领域多指用于机器学习训练的数据,数据可以有标签的,也可以是无标签的。
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月12日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
18+阅读 · 2021年6月10日
Arxiv
12+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Call for Nominations: 2022 Multimedia Prize Paper Award
CCF多媒体专委会
0+阅读 · 2022年2月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月12日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
18+阅读 · 2021年6月10日
Arxiv
12+阅读 · 2021年5月3日
Arxiv
11+阅读 · 2021年2月17日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员