vor 4 Monaten
ELiRF am MediaEval 2015: Query-by-Example-Suche in Sprachaufgaben (QUESST)
{Emilio Sanchis Lluís-F. Hurtado Marcos Calvo Sergio Laguna}
Abstract
In diesem Paper präsentieren wir die Systeme, die die Gruppe für Natürliche Sprachverarbeitung und Mustererkennung (ELiRF) für die MediaEval 2015 Aufgabe „Query by Example Search on Speech“ eingereicht hat. Alle Systeme basieren auf einem Subsequence Dynamic Time Warping-Algorithmus und nutzen zusätzliche Informationen aus externen Quellen (Low-Resources-Systeme).
Benchmarks
| Benchmark | Methodik | Metriken |
|---|---|---|
| keyword-spotting-on-quesst | ELiRF SDTW (dev) | ATWV: 0.1404 Cnxe: 1.0701 MTWV: 0.1493 MinCnxe: 0.8702 |
| keyword-spotting-on-quesst | ELiRF SDTW-avg (dev) | ATWV: 0.1446 Cnxe: 1.0651 MTWV: 0.1543 MinCnxe: 0.8677 |
| keyword-spotting-on-quesst | ELiRF SDTW-avg (eval) | ATWV: 0.1125 Cnxe: 1.0731 MTWV: 0.1181 MinCnxe: 0.8751 |
| keyword-spotting-on-quesst | ELiRF SDTW (eval) | ATWV: 0.0449 Cnxe: 1.1879 MTWV: 0.0581 MinCnxe: 0.9338 |
KI mit KI entwickeln
Von der Idee bis zum Start — beschleunigen Sie Ihre KI-Entwicklung mit kostenlosem KI-Co-Coding, sofort einsatzbereiter Umgebung und den besten GPU-Preisen.
KI-Co-Coding
Sofort einsatzbereit GPUs
Beste Preise
Hyper Newsletters
Abonnieren Sie unsere neuesten Updates
Wir werden die neuesten Updates der Woche in Ihren Posteingang liefern um neun Uhr jeden Montagmorgen
Unterstützt von MailChimp