01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
正解の発話を検出できなかった時間、非発話を発話と判定した時間、発話を別の話者へ割り当てた時間を合計し、正解データの総発話時間で割って求める。値が低いほど誤りが少ない。ただし、重複発話の扱い、発話境界の許容幅、正解話者と出力話者の対応付けなど、評価条件によって値が変わるため、条件の異なる数値は単純比較できない。
02 / IN PRACTICE
DERの活用例
たとえば、こんな場面で
複数の話者分離モデルを同一の音声と評価条件で測定し、誤りの少ない候補を比較する。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
数値を見る際は、使用データ、重複発話の採点、境界の許容幅などの評価条件も確認する。
参考資料
**Know Who Spoke When: Build Real-Time, Multi-Speaker AI with NVIDIA Nemotron 3 Diarization** （新しいタブで開きます）pyannote-metrics-paper/paper.tex at master · pyannote/pyannote-metrics-paper （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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