明星声纹总动员:CNSRC 2022 系统技术报告提交与 Odyssey 2022 特殊议题征稿

文摘   科技   2022-05-03 13:01   北京  

CNSRC 2022 (CN-Celeb Speaker Recognition Challenge 2022) 是由 Odyssey 2022 组委会发起,由清华大学、厦门大学、希尔贝壳公司联合承办的说话人识别竞赛。本次竞赛的核心目的是验证当前说话人识别 (或称声纹识别) 技术在实际复杂场景下的真实可用性。日前,竞赛组织者发布了 CNSRC 2022 竞赛系统技术报告模板,并发起了 Odyssey 2022 CNSRC 特殊议题征稿。详细信息请访问竞赛官网 http://cnceleb.org/competition



CNSRC 2022 竞赛简介

CNSRC 2022 目的是测试说话人识别系统在实际复杂场景下的真实性能,并甄选出适应于实际应用场景的有效算法。该评测竞赛基于清华大学语音语言技术中心发布的多场景中文明星数据库 CN-Celeb [1,2]。该数据库包含了互联网公开可下载的 3000 位中国明星的声音数据,覆盖访谈、演讲、歌唱、影视、文娱等多种复杂场景。同时,每一个明星有可能出现在多个场景下,因此具有大量跨场景识别案例。CN-Celeb 是目前已知最为复杂的说话人数据库,是验证说话人识别系统实际性能的金标准。关于 CN-Celeb 的更多信息,可访问数据库官网 http://cnceleb.org 。



自竞赛发布之日起,已有120余支来自世界各地的队伍注册参赛,30余支参赛队伍完成有效结果提交。目前,距离结果提交截止还有两周时间,参赛注册通道依然开放,欢迎研究团队以机构或个人名义注册参赛,并可在所有环节选择匿名。



CNSRC 2022 最新消息

  • CNSRC 2022 系统技术报告提交

    • 所有有效的提交系统都需要附有系统技术报告,并通过 CNSRC 2022 提交系统完成提交。

    • CNSRC 2022 提交系统:

      http://cnceleb.org/competition#submission

    • 所有系统技术报告将发布在 CNSRC 2022 研讨会官网。在系统技术报告中,允许参赛者匿名化姓名和单位信息。

    • CNSRC 2022 研讨会官网:

      http://cnceleb.org/workshop

    • 系统技术报告提交截止时间:5月30日 12:00 PM (UTC)

  • Odyssey 2022 CNSRC 特殊议题征稿

    • 参赛者可将其系统技术报告制定为 Odyssey 2022 特殊议题论文,并通过 EasyChair 提交系统进行提交。

    • EasyChair 提交系统:

      http://www.odyssey2022.org/col.jsp?id=119

    • 所有提交论文将执行与 Odyssey 2022 常规论文相同的审稿流程。考虑到 Odyssey 2022 论文审稿流程,EasyChair 提交系统将从 5月16日 12:00 PM (UTC) 开放,至 5月20日 12:00 PM (UTC) 关闭。

    • 注:每篇录用论文必须有一个 Odyssey 2022 完整注册覆盖。


  • 资源下载

    • CNSRC 2022 系统技术报告模板:

      http://cnceleb.org/competition#submission

    • Odyssey 2022 特殊议题论文模板:

      http://www.odyssey2022.org/col.jsp?id=119


  • CNSRC 2022 研讨会

    • CNSRC 2022 研讨会将在 Odyssey 2022 特殊议题中举行 (具体时间稍后公布)。

    • 所有参赛者都需要在线参加研讨会。领先系统的参赛者和录用论文的作者将被邀请在特殊议题中分享赛事系统。



CNSRC 2022 时间安排如下:

2月中旬    报名系统开放

2月下旬    任务2 (说话人检出) 开发集数据开放

2月下旬    基线系统开放

3月中旬    任务2 (说话人检出) 测试集数据开放

3月中旬    结果提交系统开放, LeaderBoard 开放

5月16日    结果提交截止

5月20号    Odyssey 2022 CNSRC 特殊议题论文提交截止

5月30号    系统技术报告提交截止

6月下旬    举办 CNSRC 2022 Workshop,竞赛结果发布



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[1] Y. Fan, J.W. Kang, L.T. Li, K.C. Li, H.L. Chen, S.T. Cheng, P.Y. Zhang, Z.Y. Zhou, Y.Q. Cai, D. Wang, CN-Celeb: A Challenging Chinese Speaker Recognition Dataset, ICASSP, 2020.

[2] L.T. Li, R.Q. Liu, J.W. Kang, Y. Fan, H. Cui, Y.Q. Cai, R. Vipperla, T.F. Zheng, D. Wang, CN-Celeb: Multi-Genre Speaker Recognition, Speech Communication, 2022.

清语赋
清华大学语音语言团队 (CSLT) 科研学术分享和日常生活百态
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