ICASSP2023Acoustic Echo Cancellation Challenge 旨在促进声学回声消除(AEC) 领域的研究,AEC 是语音增强的重要组成部分,目前仍是音频通信和会议系统中的首要问题。这是第四次 AEC 挑战。这项挑战的获胜者是根据平均MOS分以及语音识别率来选出的,分为单人谈话和双人谈话场景。 1. 挑战赛道 这个挑战有两个轨道: (1)...
在ICASSP 2023 AEC Challenge中,火山引擎 RTC 音频团队,在通用回声消除 (Non-personalized AEC) 与特定说话人回声消除 (Personalized AEC) 两个赛道上荣获冠军,并在双讲回声抑制,双讲近端语音保护、近端单讲背景噪声抑制、综合主观音频质量打分及最终语音识别准确率等多项指标上显著优于其他参赛队伍,达到国际领先水平。
在ICASSP 2023 AEC Challenge中,火山引擎 RTC 音频团队,在通用回声消除 (Non-personalized AEC) 与特定说话人回声消除 (Personalized AEC) 两个赛道上荣获冠军,并在双讲回声抑制,双讲近端语音保护、近端单讲背景噪声抑制、综合主观音频质量打分及最终语音识别准确率等多项指标上显著优于其他参赛队伍,达到国际领先水平。
#15 The NPU-ASLP System for Audio-Visual Speech Recognition in MISP 2022 Challenge #16 TaylorAECNet: A TAYLOR STYLE NEURAL NETWORK FOR FULL-BAND ECHO CANCELLATION 作为语音研究领域的旗舰国际会议,2023年度声学、语音与信号处理国际会议(ICASSP)将于6月4日-10日在希腊罗德岛举办。ICASSP是IEEE信号处理学会...
11961 ICASSP 2024 Auditory EEG Decoding Challenge 11865 ICASSP 2024 SPEECH SIGNAL IMPROVEMENT CHALLENGE 11900 ICMC-ASR: THE ICASSP 2024 IN-CAR MULTI-CHANNEL AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION CHALLENGE 2308 IDENTIFIABILITY ANALYSIS OF SENSOR ARRAYS WITH SENSORS OFF HALF-WAVELENGTH GRID 10012 IDENTIFIABILITY STUDY...
挑战指标在第7节给出,挑战规则在https://aka.ms/aec-challenge 中描述。 2.训练数据集 挑战将包括两个新的开源数据集,一个是真实的,一个是合成的。数据集可在github.com/microsoft/AE上获得。 2.1.真实的数据集 第一个数据集是通过大规模的众包工作捕获的。该数据集由来自10,000多个不同的真实的环境、音频...
• AEC可以是深度模型、传统信号处理算法或两者的混合。除了上面描述的运行时间和算法延迟之外,对AEC没有任何限制。 • 提交必须遵循http://aec-challenge上的说明。 • 获奖者将根据使用第5节中描述的ITU-T P.808框架在盲测集上评估的主观回声MOS进行挑选。·盲测集将于2020年10月2日提供给参与者。参赛者...