#speaker_retrieval — Public Fediverse posts

Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей

В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансамбль и упёрлись в 0.6605 . Новые энкодеры добавляли по одной-две тысячных, а fine-tuning показывал отличные цифры локально и проваливался на лидерборде. Добавлять ещё одну модель смысла почти не было. Мы решили изменить сам поиск соседей: попробовать K-reciprocal re-ranking, а затем ещё раз применить AS-Norm. От этого варианта ждали примерно 0.67–0.69 . Получилось 0.7042 и 10-е место из 93. Почти весь день мы пытались выжать из моделей тысячные, а перерасчёт соседей добавил больше четырёх сотых без дополнительного обучения.

https://habr.com/ru/articles/1043378/

#ии #speaker #speaker_retrieval #хакатон #бизнес_кейс #machinelearning #ансамбль_моделей #поиск