语音识别(ASR)论文优选：Icassp 2022 M2MeT方案总结

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Summary On The ICASSP 2022 Multi-Channel Multi-Party Meeting Transcription Grand Challenge

本文为阿里等单位在2022.02.08更新的文章，主要对icassp 2022 M2MeT挑战赛的方案总结​：speaker diarization  and multi-speaker ASR ​。具体的文章链接https://arxiv.org/pdf/2202.03647.pdf

（文章只摘要具体方案的结果，不做详细讲解，该领域的读者看看各种方案也就了解的差不多。另外我对于Speaker diarization也不熟悉）

1 简介

现实的多人会议场景转录的任务是近几年研究的热点，The ICASSP 2022 Multi-Channel Multi-Party Meeting Transcription Challenge (M2MeT）挑战赛是对该场景提供交流​的平台。本挑战赛主要分为speaker diarization和multi-speaker ASR赛道，使用的数据为120小时的8通道现实会议场景数据AliMeeting 。评价指标分别为Diarization Error Rate (DER) and Character Error Rate (CER) 。

2 方案总结

Speaker diarization基准系统为Kaldi-based diarization system

Multi-speaker ASR基准系统为 single speaker baseline  is ConfomerA​，multiple speakers baseline  is Serialized Output Training (SOT)。基准系统在测试集上的性能分别为table 1和table 2。

​Speaker diarization赛道有14支队伍参赛，其中top8的采用的方案如table 3所示。Multi-speaker ASR赛道的top5的方案如table 4所示​。（其实这些参赛方案的各种技巧组合仅作为参考）

最后

以上就是温婉帅哥为你收集整理的语音识别(ASR)论文优选：Icassp 2022 M2MeT方案总结的全部内容，希望文章能够帮你解决语音识别(ASR)论文优选：Icassp 2022 M2MeT方案总结所遇到的程序开发问题。

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