Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Speaker Diarization

40 평가 기록 15 datasets

Speaker Diarization is the task of segmenting and co-indexing audio recordings by speaker. The way the task is commonly defined, the goal is not to identify known speakers, but to co-index segments that are attributed to the same speaker; in other words, diarization implies finding speaker boundaries and grouping segments that belong to the same speaker, and, as a by-product, determining the number of distinct speakers. In combination with speech recognition, diarization enables speaker-attributed speech-to-text transcription.

<span class="description-source">Source: Improving Diarization Robustness using Diversification, Randomization and the DOVER Algorithm </span>

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TOLD
DER(%): 10.14FA: 2.4MI: 4.8CF: 2.94
논문 코드
x-vector (MCGAN)
DER(%): 5.73
논문 코드
TitaNet-M (NME-SC)
DER(%): 1.99
논문 코드
TitaNet-L (NME-SC)
DER(%): 1.73
논문 코드
TitaNet-S (NME-SC)
DER(%): 1.11
논문 코드
pyannote (waveform)
DER(%): 9.9FA: 5.7Miss: 4.2
논문 코드
pyannote (waveform)
DER(%): 4.9FA: 4.2Miss: 0.7
논문 코드
AMI
pyannote (waveform)
DER(%): 6.0FA: 3.6Miss: 2.4
논문 코드
titanet-s
DER(%): 1.11
논문 코드
SOND
DER(%): 4.46
논문 코드
UIS-RNN-SML
DER(%): 27.3DER - no overlap: 19.4
논문 코드
UIS-RNN
V: 10.6
논문 코드

데이터셋

15개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.