同盾科技声纹识别建模大赛

以一线业务的实战经验为素材，与广大AI技术开发者一起针对声纹识别在风控领域的应用做更深入的探索。

决赛获奖名单

一等奖：河姆渡小分队

二等奖：咖喱棒， SeuTao

三等奖：HelloKittty， C-baseline， cehn

大赛命题

要求基于给定的训练数据建立模型，从而可对任给定的两段语音数据，模型输出这两段语音是由同一个人说的概率p, p∈[0,1]。

比赛日程

• 比赛时间：2018-08-01 至 2018-10-22

        • 初赛阶段：2018-08-01（12:00:00） 至 2018-09-07（23:59:59）

        • 初赛评审阶段：2018-09-08 至 2018-09-10

        • 复赛阶段：2018-09-11 （12:00:00）至 2018-10-10（23:59:59）

        • 复赛评审阶段：2018-10-11 至 2018-10-15

        • 决赛线下路演：2018-10-22（14:00:00）

• 比赛阶段：

        • 初赛：2018-08-01 至 2018-09-10

                • 选取初赛排行榜前30名的队伍进入复赛

        • 复赛：2018-09-11 至 2018-10-15

              • 选取复赛排行榜前10名的队伍进入决赛

        • 线下决赛路演：2018-10-22

              • 当天进行选手作品答辩，评出获得一、二、三等奖和优秀奖的队伍

评审标准

自动评审：

提供每天5次的评测与排名机会，实时更新排行榜，按照评测分数从高到低排序。若队伍一天内多次提交结果，新结果版本将覆盖原版本。

评测指标说明：

初赛

• 评审使用EER值来判断分类模型的好坏。

复赛评审

• 评测指标EER

• 评审采用Public/Private榜，答案文件中，40%的数据被用于Public榜的评测，其余60%的数据被用于Private榜评测

*比赛结束后Private成绩将被自动公开，最终比赛成绩由private榜确定。

每阶段比赛结束后，我们会检查选手提交的结果是否

• 无作弊

• 提交了K-Lab notebook

• 在K-Lab中可以成功复现

在上述条件均满足的队伍中，初赛排行榜前30，和复赛排行榜分数排名前10名的队伍将晋级到下一阶段。若参赛队伍在上述条件中有一条未满足，则没有晋级资格。

* 进行复赛进决赛评审时，进入复赛的全部30支队伍需提交notebook

决赛评审

• 复赛成绩权重：60%

• 决赛答辩成绩：40%

• 决赛答辩评分规则：

备注： 如果选手的决赛成绩相同，复赛排行榜名次高者获胜。

奖项设置

奖金设置：

• 本次大赛共设置三个奖项，奖金一共￥276,000人民币。

其他奖励：

• 为进入决赛的优秀选手提供两个实习名额（若优秀选手较多，可适当增加名额）

数据说明&查看路径

初赛数据集访问路径

• 请在K-Lab Kernel中输入如下指令访问数据集：

    !ls /mnt/datasets/tongdun_competition/1st_round/

• 可以看到如下文件/文件夹

      • pair_id.txt

      • training_set_spk_info.csv

      • training_set/

      • test_set/

初赛中使用的数据分为训练集和测试集两部分

• 训练集：

      • 共1000个说话人，具体关于训练集中录音人相关信息的内容，请查看文件目录下的training_set_spk_info.csv

      • 训练集中每个文件夹名为该录音人的ID，其中包含所有该录音人所说的语音

• 测试集：

      • 共包含1200对语音音频组合，pair_id.txt预置在了数据集中

初赛阶段：

• K-Lab使用腾讯云CPU，4核16G内存。K-Lab的单次运行时长为6小时，运行时长的最后90分钟内皆可选择是否“延长可用时长”。

• 任务：

• 训练/验证：使用所提供的说话人各自的语音音频数据与说话人性别，在K-Lab中建立模型、验证模型，可对任给定的两段语音数据，模型输出这两段语音是由同一个人说的概率p, p∈[0,1]

• 输出结果：根据训练集中所提供的pair_id.txt，对测试集中的1200对语音分别输出是由同一人说的概率p，并将结果文件（csv）通过K-Lab上传至自动测评系统得到EER分数

• 测试集说明：测试集包含1200对语音音频组合，pair_id.txt预置在了复赛使用的数据集中。示例如下：  

•

* 每一行表示一对音频组合。'0001_0002'表示测试集目录test_set下的音频0001.wav和0002.wav; '0003_0004'表示测试集目录下的音频0003.wav和0004.wav，以此类推。

• 本次比赛初赛的训练数据随机从希尔贝壳中文普通话语音数据库中，每人抽取5分钟左右的数据，共1000名来自中国不同口音区域的发言人参与录制。录制过程在安静室内环境中，同时使用3种不同设备： 高保真麦克风（44.1kHz，16bit）；Android系统手机（16kHz，16bit）；iOS系统手机（16kHz，16bit）。录音内容涉及财经、科技、体育、娱乐、时事新闻等12个领域。

• 语料池处理

      • 脱敏处理。删除政治敏感、个人隐私、色情暴力等内容。

      • 删除 < , > , [ , ] , ～ , / , \ , = 等符号。

      • 删除含有中文和英文以外语言的内容。

      • 统一格式。

复赛数据集访问路径：

• 请在K-Lab Kernel中输入如下指令访问数据集：

  !ls /mnt/datasets/

• 可以看到如下文件/文件夹

      • pairs_id.txt

      • training_set/

      • test_set/

      • spk_info.csv

      • trainingset_transcript.txt

复赛中使用的数据分为训练集和测试集两部分

• 训练集

      • 训练集包含超过6000名录制人的音频，来自OpenSLR数据集和AISHELL-2500数据集。

      • 对于来自AISHELL-2500数据集的部分，我们提供了spk_info.csv文件，记录了音频录制人的id，年龄段，性别，口音区域，句数等信

        息；以及trainingset_transcripts.txt，包含了音频录制者所有话语的文字记录。

• 测试集

      • 测试集共包含3000对音频，以及pairs_id.txt，记录了测试集音频的ID字段。

复赛阶段：

• K-Lab使用GPU，M40。

• 任务：

      • 训练/验证：使用所提供的说话人各自的语音音频数据与说话人性别，在K-Lab中建立模型、验证模型，可对任给定的两段语音数据，模

        型输出这两段语音是由同一个人说的概率p, p∈[0,1]

      • 输出结果：根据训练集中所提供的pair_id.txt，对测试集中的3000对语音分别输出是由同一人说的概率p，并将结果文件（csv）通过

        K-Lab上传至自动测评系统得到EER分数

      • 测试集说明：测试集包含3000对语音音频组合，pair_id.txt预置在了复赛使用的数据集中。示例如下：

      •

* 每一行表示一对音频组合。'0001_0002'表示测试集目录test_set下的音频0001.wav和0002.wav; '0003_0004'表示测试集目录下的音频0003.wav和0004.wav，以此类推。