中文连续视觉语音识别挑战赛
视觉语音识别,也称唇语识别,是一项通过口唇动作来推断发音内容的技术。该技术在公共安全、助老助残、视频验真等领域具有重要应用。当前,唇语识别的研究方兴未艾,虽然在独立词、短语等识别上取得了长足进展,但在大词表连续识别方面仍面临巨大挑战。特别是对于中文而言,由于缺乏相应的数据资源,该领域的研究进展受到了限制。为此,清华大学在2023年发布了CN-CVS数据集,成为首个大规模的中文视觉语音识别数据库,为进一步推动大词表连续视觉语音识别 (LVCVSR) 提供了可能。
为推动这一研究方向的发展,由清华大学、北京邮电大学、海天瑞声、语音之家联合举办2023 NCMMSC特殊议题:中文连续视觉语音识别挑战赛(CNVSRC, Chinese Continuous Visual Speech Recognition Challenge)正式对外发布。本次赛事以 CN-CVS 中文视觉语音识别数据库为基础数据,评估在录音室朗读 (Reading) 和网络演讲 (Speech) 两类场景下的 LVCVSR 系统的性能。比赛结果将在 NCMMSC 2023 会议上宣布并颁奖。
任务设置
CNVSRC 2023 共设有两个任务:
-
T1:特定说话人视觉语音识别 (Single-speaker VSR)
-
T2:多个说话人视觉语音识别 (Multi-speaker VSR)
前者侧重于针对某一特定说话人进行大量数据调优后的性能,后者侧重于系统对非特定说话人的基础性能。每个任务根据训练数据不同,又分为固定赛道 (Fixed Track) 和开放赛道 (Open Track)。
固定赛道仅允许使用 CN-CVS 数据集即各任务发布的开发集作为训练集,旨在验证算法的先进性。开放赛道则可以使用任何数据进行训练,旨在验证当前技术能够达到的性能上限。清华大学将提供固定赛道上的基线系统代码,供参赛者作为参考。
数据集
• CN-CVS: CN-CVS包含2557名说话人超过300小时的音视频数据,覆盖新闻播报与公开演讲场景,是目前最大的开源中文音视频数据集。主办方为本次竞赛提供了该数据库的文本标注。更多关于CN-CVS的信息请访问数据库官网CN-Celeb。该数据集作为本次竞赛闭集任务的训练集。
• CNVSRC-Single: CNVSRC2023单人大数据。包含一名说话人超过100小时的音视频数据,数据来源于网络视频,其中十分之九的数据构成开发集,剩余十分之一的数据作为测试集。
• CNVSRC-Multi: CNVSRC2023多人限量数据。包含43名说话人的音视频数据,每人的数据量接近1小时,其中每个人的三分之二数据构成开发集,剩余数据构成测试集。其中23名说话人的数据来源于受控环境下朗读固定机位录制,且单条数据时长相对较短。另20名说话人的数据来源于网络的演讲视频,单条数据时长较长,环境和内容较为复杂。
对于训练集和开发集,主办方提供音频、视频和对应的转录文本;对于测试集,则仅提供视频数据。参赛者不得以任何方式使用测试集,包括但不限于使用测试集帮助模型训练或者微调等。
| 数据集 | CNVSRC-Single | CNVSRC-Multi | ||
| 开发集 Dev | 测试集 Eval | 开发集 Dev | 测试集 Eval | |
| 视频条数 | 25947 | 2881 | 20450 | 10269 |
| 视频时长(小时) | 94.00 | 8.41 | 29.24 | 14.49 |
参赛方式
参赛者需在CNCeleb官网上注册CNVSRC账号
请访问如下网址进行注册:CN-Celeb
注册以后,用户可以依据提示下载数据资源(CN-CVS, CNVSRC-Single, CNVSRC-Multi)。
CNVSRC 2023 以字错误率(Character Error Rate, CER)为评测准则。结果提交时,参赛者需要登录CNVSRC账号,进入CNVSRC 2023结果提交页面,选择对应的任务和赛道,提交结果文件。结果文件中每一行对应一条测试视频,以该视频的ID开始,后接对应的转录文本。内容提交后,系统自动计算CER并显示给参赛者。对每个任务每个赛道,参赛者有5次提交机会。
基线系统
主办方提供了固定赛道条件下多说话人和特定说话人两个任务的基线系统供。该基线系统采用基于Conformer的结构,模型性能如下。
| Task | Single-speaker VSR | Multi-speaker VSR |
| CER on Dev Set | 48.57% | 58.77% |
| CER on Eval Set | 48.60% | 58.37% |
参赛者可以通过下面网址获得基线系统的代码:https://github.com/MKT-Dataoceanai/CNVSRC2023Baseline
赛程安排
2023/09/20 开启报名,训练数据集、开发数据集、基线系统发布
2023/10/10 测试数据集发布
2023/11/01 提交系统开放
2023/12/01 晚12点 提交结果截止
2023/12/09 NCMMSC 2023 Workshop,公布成绩、优秀竞赛方案分享
组委会
· DONG WANG, Center for Speech and Language Technologies, Tsinghua University, China · CHEN CHEN, Center for Speech and Language Technologies, Tsinghua University, China · LANTIAN LI, Beijing University of Posts and Telecommunications, China · KE LI, Beijing Haitian Ruisheng Science Technology Ltd., China · HUI BU, Beijing AIShell Technology Co. Ltd, China

报名传送门
2023 中文连续视觉语音识别挑战赛
Chinese Continuous Visual Speech Recognition Challenge 2023
Step1. 注册CNVSRC账号
CN-Celeb
*注册后可下载数据资源:CN-CVS, CNVSRC-Single, CNVSRC-Multi
Step2. 基线系统代码
https://github.com/MKT-Dataoceanai/CNVSRC2023Baseline
CNVSRC 2023 Website
CN-Celeb
相关文章:
中文连续视觉语音识别挑战赛
视觉语音识别,也称唇语识别,是一项通过口唇动作来推断发音内容的技术。该技术在公共安全、助老助残、视频验真等领域具有重要应用。当前,唇语识别的研究方兴未艾,虽然在独立词、短语等识别上取得了长足进展,但在大词表…...
(ubuntu) 安装JDK
文章目录 前言参看java版本的命令:安装jdk命令安装jps关闭防火墙:查看端口占用:(坑)ubuntu上Mysql默认标明 区分大小写 前言 提示:常以为人是一个容器,盛着快乐,盛着悲哀。但是人不…...
工程管理系统源码之全面+高效的工程项目管理软件
高效的工程项目管理软件不仅能够提高效率还应可以帮你节省成本提升利润 在工程行业中,管理不畅以及不良的项目执行,往往会导致项目延期、成本上升、回款拖后,最终导致项目整体盈利下降。企企管理云业财一体化的项目管理系统,确保…...
网络安全常见问题隐患及其应对措施
随着数字化时代的到来,网络安全已经成为组织和个人面临的严重挑战之一。网络攻击日益普及,黑客和不法分子不断寻找机会侵入系统、窃取敏感信息、破坏服务和网络基础设施。在这种情况下,了解网络安全的常见问题隐患以及如何应对它们至关重要。…...
《机器学习分类器 二》——朴素的贝叶斯算法,项目实践,算法实践。
1,朴素贝叶斯算法的介绍 1. 朴素贝叶斯算法定义 朴素贝叶斯算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率,然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。在分类问题中,我们通常有一个数据集&#x…...
亚马逊英国站手机/笔记本电脑电池和充电器的合规标准是什么?
手机/笔记本电脑电池和充电器 亚马逊网站上销售的所有手机/笔记本电脑电池和充电器替换件均须符合指定的认证标准。请注意,如果不符合这些标准,亚马逊可能会撤销您的销售权限。要在亚马逊商城销售这些商品,您必须先将以下信息提交至 eu-elec…...
亚马逊云科技顾凡解读云计算助力初创快速抢滩生成式AI新风口
麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力》报告指出,“生成式AI可以被用到16个业务部门的63个场景,解决具体的业务挑战,为企业带来2.6到4.4万亿美元的价值。” 在亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡看来,未来每一个To …...
Unity之ShaderGraph如何实现积雪效果
前言 我们在一些特殊场景,比如冰雪天,经常会对周围物体添加一些积雪效果,如果我们直接把积雪做到模型上,就无法更加灵活的表现其他天气的环境了,比如春夏秋冬切换。所以一般这种需求我们都是使用Shader来表现。 入下图…...
实现mnist手写数字识别
>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Nb93582M_5usednAKp_Jtw) 中的学习记录博客** >- **🍖 原作者:[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)** >- **🚀…...
Camera BSP之GPIO/I2C/PMIC简介
和你一起终身学习,这里是程序员Android 经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点: 一、GPIO介绍二、IC 总线概括三、PMIC 概括四、思考 一、GPIO介绍 GPIO:General Purpose Input Output (通用输入/输出…...
Spring 数据校验:Validation
文章目录 Spring Validation概述实验一:通过Validator接口实现实验二:Bean Validation注解实现实验三:基于方法实现校验实验四:实现自定义校验 Spring Validation概述 在开发中,我们经常遇到参数校验的需求࿰…...
网页构造与源代码
下载google浏览器 设置打开特定网址:www.baidu.com 查看网页或元素源代码 网页右键选择“检查”查看源代码 网页源代码 元素源代码...
辅助驾驶功能开发-功能对标篇(14)-NOA领航辅助系统-集度
1.横向对标参数 厂商集度车型ROBO-01上市时间2023方案12V5R2L+1DMS摄像头前视摄像头3侧视摄像头4后视摄像头1环视摄像头4DMS摄像头1雷达毫米波雷达54D毫米波雷达/超声波雷达12激光雷达</...
论坛介绍 | COSCon'23 云计算(C)
众多开源爱好者翘首期盼的开源盛会:第八届中国开源年会(COSCon23)将于10月28-29日在四川成都市高新区菁蓉汇举办。本次大会的主题是:“开源:川流不息、山海相映”!各位新老朋友们,欢迎到成都&am…...
Spring 国际化:i18n
文章目录 i18n概述Java国际化Spring6国际化MessageSource接口使用Spring6国际化 i18n概述 国际化也称作i18n,其来源是英文单词 internationalization的首末字符i和n,18为中间的字符数。由于软件发行可能面向多个国家,对于不同国家的用户&…...
【APP源码】基于Typecho博客程序开发的博客社区资讯APP源码
全新博客社区资讯APP源码 Typecho后端 一款功能全面,用户交互良好,数据本地缓存,集成邮箱验证,在线投稿,(内置Mardown编辑器), 快捷评论的的博客资讯APP。同时兼容H5和微信小程序。 …...
Spring Security登录表单配置(3)
1、登录表单配置 1.1、快速入门 理解了入门案例之后,接下来我们再来看一下登录表单的详细配置,首先创建一个新的Spring Boot项目,引入Web和Spring Security依赖,代码如下: <dependency><groupId>org.sp…...
代理模式(初学)
代理模式 一、什么是代理模式 代理模式:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问 二、简单例子 这里面的骏骏就起到了代理的身份,而贵贵则是被代理的身份。 三、代码实现 1、用一个接口(GivingGifts)来保存送礼物的动作…...
Spring底层架构核心概念
BeanDefinition BeanDefinition表示Bean定义,BeanDefinition中存在很多属性用来描述一个Bean的特点。比如: class,表示Bean类型scope,表示Bean作用域,单例或原型等lazyInit:表示Bean是否是懒加载initMeth…...
为什么高精度机器人普遍使用谐波减速器而不是普通减速器?
机器人作为一种能够代替人类完成各种工作的智能设备,已经广泛应用于工业生产、医疗卫生、军事防卫等领域。其中,机器人的关节传动系统是机器人运动的核心,而减速器作为关节传动系统中的重要组成部分部分,对机器人的性能和技术水平…...
Phi-4-reasoning-vision-15B多场景方案:统一接口支持图文混合推理任务
Phi-4-reasoning-vision-15B多场景方案:统一接口支持图文混合推理任务 1. 模型概述 Phi-4-reasoning-vision-15B是微软推出的新一代视觉多模态推理模型,专为处理复杂的图文混合任务而设计。这个模型不仅能理解图像内容,还能结合文本信息进行…...
本科好就业的专业有哪些
本科好就业的专业主要集中在工科和医学领域,尤其以信息技术、智能制造、新能源、医疗健康等国家战略扶持或产业刚需方向的专业为佳。 一、工科类专业 工科专业因技术硬核、对接产业紧密,在就业率和薪资上普遍表现突出。 1、计算机与信息技术类…...
CPython 3.12+新特性深度适配:细粒度GIL释放、Per-Interpreter GIL与扩展模块线程模型重构指南
第一章:CPython 3.12扩展模块开发范式演进总览CPython 3.12 标志着 C 扩展开发进入“安全优先、API 稳定、工具链现代化”的新阶段。官方正式弃用长期存在的 PyEval_InitThreads() 和隐式 GIL 管理惯用法,同时强化了 PyModuleDef 初始化语义与跨版本 ABI…...
Switch视频播放完全指南:使用wiliwili实现离线媒体娱乐
Switch视频播放完全指南:使用wiliwili实现离线媒体娱乐 【免费下载链接】wiliwili 专为手柄控制设计的第三方跨平台B站客户端,目前可以运行在PC全平台、PSVita、PS4 和 Nintendo Switch上 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wi/wiliwili …...
告别重复造轮子:用快马平台高效生成openclaw测试与调试工具
最近在做一个机器人项目,需要集成openclaw机械爪进行抓取操作。调试过程中发现,每次都要重复搭建测试环境、编写基础通信代码,特别浪费时间。于是尝试用InsCode(快马)平台快速生成一个测试工具,效果出乎意料的好用。 硬件连接测试…...
新手避坑指南:用Arduino Uno和CNC Shield V3驱动42步进电机(附完整代码与接线图)
新手避坑指南:用Arduino Uno和CNC Shield V3驱动42步进电机(附完整代码与接线图) 刚拿到Arduino Uno和CNC Shield V3时,你可能迫不及待想驱动42步进电机完成第一个项目。但现实往往是:电机纹丝不动、发出奇怪噪音&…...
Qwen2.5-VL-7B-Instruct详细步骤:GPTQ量化模型加载与推理加速技巧
Qwen2.5-VL-7B-Instruct详细步骤:GPTQ量化模型加载与推理加速技巧 1. 项目概述 Qwen2.5-VL-7B-Instruct是一款强大的多模态视觉-语言模型,能够同时处理图像和文本输入,生成高质量的响应。本指南将详细介绍如何通过GPTQ量化技术来优化模型加…...
Git-RSCLIP与YOLOv8结合:遥感图像目标检测实战指南
Git-RSCLIP与YOLOv8结合:遥感图像目标检测实战指南 遥感图像目标检测一直是地理信息系统和城市规划领域的重要技术需求。传统的检测方法在面对复杂多变的遥感场景时,往往表现不佳,特别是在处理不同尺度、不同角度的目标时存在明显局限性。 …...
大模型微调:教科书级数据工程,200条数据提升170%BLEU!揭秘金融与医疗领域爆款模型的底层逻辑
本文深入探讨了大模型微调的数据工程与评估体系。核心观点是:高质量数据比海量样本更重要,通过精细的数据过滤和选择,即使是小数据集也能显著提升模型效果。文章对比了SFT、RLHF、GRPO三种主流微调方法,并以金融客服和医疗问答为例…...
如何用Unity打造一款MMORPG:从零开始的全流程实战教程
如何用Unity打造一款MMORPG:从零开始的全流程实战教程 当《魔兽世界》《最终幻想14》等经典MMORPG持续创造商业奇迹时,许多开发者都怀揣着打造下一个爆款的梦想。Unity引擎凭借其跨平台能力和完善的工具链,已成为独立团队和中小厂商开发大型多…...
