易商讯
当前位置: 首页 » 网络 » 科技 » 正文

挑战赛 | ISCSLP2022中英混语音识别挑战赛成绩发布

放大字体  缩小字体 发布日期:2022-10-11 15:46:02
导读

主办方正式公布本次挑战赛成绩排名。* 注:本次挑战赛已纳入国际会议 ISCSLP,"MagicHub中英混语音识别挑战赛"更名为"ISCSLP 2022 中英混语音识别挑战赛(ISCSLP 2022 Chinese-English Code-Switching ASR Challenge, CSASR)"。竞赛结果与排名经过激烈的角逐,本次ISCSLP2022中英混语音识别挑战赛获奖队伍如下,恭喜获奖团

主办方正式公布本次挑战赛成绩排名。

* 注:本次挑战赛已纳入国际会议 ISCSLP,"MagicHub中英混语音识别挑战赛"更名为"ISCSLP 2022 中英混语音识别挑战赛(ISCSLP 2022 Chinese-English Code-Switching ASR Challenge, CSASR)"。


竞赛结果与排名

经过激烈的角逐,本次ISCSLP2022中英混语音识别挑战赛获奖队伍如下,恭喜获奖团队!


挑战赛背景

近年来,全球化进程发展迅速,人们在日常交流中经常会出现中文语境下夹杂其他语种的现象,这种语言现象称为语种混杂(Code-Switching)。这样的表达方式,尤其是中英文混杂的语音表达在应用场景中非常常见,主要包含两种表现形式:一是语言穿插表达“Oh, My God 我的电脑死机了”,二是在一种主要语言中混合入另外一种语言“我要上Coursera学习Machine Learning课程”,这样的表达方式都被认为是正确并且符合语法的。

随着语音识别设备的普及,如何让机器更好的学习和理解人类复杂多变的语言,成为不少ML研究者和从业者面临的巨大挑战。而数据的匹配度和丰富性,则是推动语音识别系统性能提升的最重要因素之一,通过高质量的结构化数据进行训练提升识别率,才能让机器领会说话人意图和指令,以作出更加精准的响应。本次挑战赛希望与企业、机构及高校携手,共同探索中英混对话AI领域的创新发展。


打分工具介绍

使用开源的打分工具Sclite进行打分。评分指标采用混合错误率(Mixed Error Rate, MER),即对中文计算字错误率、对英文计算词错误率。选手需提交GBK编码格式的识别结果。

打分样例请见:https://github.com/MagicHub-io/CSASR_Challenge/blob/main/dev_scoring_sclite.sh 


致谢

感谢来自Magic Data、好未来、清华大学、中国科学院声学研究所在语音领域深耕多年,有着丰富研究和实战经验的专家,作为竞赛组委会成员,全程给予答疑支持和指导。

感谢SegmentFault思否开发者社区、稀土掘金技术社区、示说网等多家社区的大力支持。

后续我们将会对业界开放基础算法框架,同时也寻求学术和工业界在该问题的先进算法和技术,携手共建更优的解决方案。

 
(文/小编)
免责声明
• 
本文挑战赛 | ISCSLP2022中英混语音识别挑战赛成绩发布链接:http://www.esxun.cn/internet/78376.html 。本文仅代表作者个人观点,请读者仅做参考,如若文中涉及有违公德、触犯法律的内容,一经发现,立即删除,作者需自行承担相应责任。涉及到版权或其他问题,请及时联系我们,我们将在24小时内处理完毕。如涉及作品内容、版权等问题,请在作品发表之日起一周内与本网联系,否则视为放弃相关权利。
 

Copyright © www.esxun.cn 易商讯ALL Right Reserved


冀ICP备2023038169号-3