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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

VoxCeleb1

아카이브 평가 12건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
MSM-MAE	Top-1 (%) 96.6 Accuracy 96.6	Masked Modeling Duo: Towards a Universal Audio Pre-training Framework 2024-04-09	코드 1 · 코드 2
M2D/0.6	Top-1 (%) 96.5 Accuracy 96.5	Masked Modeling Duo: Towards a Universal Audio Pre-training Framework 2024-04-09	코드 1 · 코드 2
M2D/0.7	Top-1 (%) 96.3 Accuracy 96.3	Masked Modeling Duo: Towards a Universal Audio Pre-training Framework 2024-04-09	코드 1 · 코드 2
AudioMAE (local)	Top-1 (%) 94.8 Accuracy 94.8	Masked Autoencoders that Listen 2022-07-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
M2D ratio=0.6	Top-1 (%) 94.8 Accuracy 94.8	Masked Modeling Duo: Learning Representations by Encouraging Both Networks to Model the Input 2022-10-26	코드 1
ATST Base (ours)	Top-1 (%) 94.3 Accuracy 94.3	ATST: Audio Representation Learning with Teacher-Student Transformer 2022-04-26	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
AudioMAE (global)	Top-1 (%) 94.1 Accuracy 94.1	Masked Autoencoders that Listen 2022-07-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
AutoSpeech (N=8,C=128)	Top-1 (%) 87.66 Top-5 (%) 96.01 Number of Params 18M Accuracy 87.66	AutoSpeech: Neural Architecture Search for Speaker Recognition 2020-05-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SSAST-FRAME	Top-1 (%) 80.8 Accuracy 80.8	SSAST: Self-Supervised Audio Spectrogram Transformer 2021-10-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SSAMBA	Top-1 (%) 70.1 Number of Params 99M Accuracy 70.1	SSAMBA: Self-Supervised Audio Representation Learning with Mamba State Space Model 2024-05-20	코드 1
SSAST-PATCH	Top-1 (%) 64.2 Accuracy 64.2	SSAST: Self-Supervised Audio Spectrogram Transformer 2021-10-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
COLA	Top-1 (%) 37.7 Accuracy 37.7	Contrastive Learning of General-Purpose Audio Representations 2020-10-21	코드 1 · 코드 2