游雁
2023-05-12 a1cbcc09f4e99ffac0a7bee93775c9166cb66787
docs/m2met2/_build/html/_sources/Baseline.md.txt
@@ -16,6 +16,7 @@
|—— Test_Ali_near
|—— Train_Ali_far
|—— Train_Ali_near
```
Before running `run_m2met_2023_infer.sh`, you need to place the new test set `Test_2023_Ali_far` (to be released after the challenge starts) in the `./dataset` directory, which contains only raw audios. Then put the given `wav.scp`, `wav_raw.scp`, `segments`, `utt2spk` and `spk2utt` in the `./data/Test_2023_Ali_far` directory.  
```shell
data/Test_2023_Ali_far
@@ -30,4 +31,4 @@
## Baseline results
The results of the baseline system are shown in Table 3. The speaker profile adopts the oracle speaker embedding during training. However, due to the lack of oracle speaker label during evaluation, the speaker profile provided by an additional spectral clustering is used. Meanwhile, the results of using the oracle speaker profile on Eval and Test Set are also provided to show the impact of speaker profile accuracy. 
![baseline result](images/baseline_result.png)
![baseline_result](images/baseline_result.png)