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license: cc-by-4.0
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  - voice-activity-detection
  - automatic-speech-recognition
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  - en
  - multilingual
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  - n<1K
pretty_name: AVA-AVD (test) — Audio-Visual Speaker Diarization
tags:
  - speaker-diarization
  - diarization
  - ava-avd
  - ava
  - in-the-wild
  - audio-visual
  - rttm
  - audio
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  - extended|ava-avd
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    - name: audio
      dtype: audio
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      dtype: string
    - name: file_id
      dtype: string
  splits:
    - name: test
      num_examples: 54
---

# AVA-AVD — test split (audio-visual speaker diarization in the wild)

Copie du split **`test` d'AVA-AVD** (Xu et al., ACM MM 2022), un corpus de
diarisation dans des conditions "in the wild" construit sur AVA Active Speaker.

Chaque clip (~5 min) est extrait des vidéos AVA à des offsets précis définis
par le repo officiel, puis l'audio est re-synchronisé : les timestamps des
RTTMs ont été **recalculés en temps clip-local** (soustrait `min_start` du
RTTM d'origine) pour être directement utilisables avec le WAV.

## Contenu

- **54** clips audio (provenant de 18 vidéos AVA uniques)
- Audio : **WAV** 16 kHz mono (extrait via `ffmpeg`, re-synchro clip-local)
- Annotations : **RTTM** standard pyannote, timestamps clip-local
- Langue : principalement anglais (multilingue selon vidéos AVA sources)
- Licence : **CC-BY-4.0** (hérité d'AVA / AVA-AVD upstream)

## Structure

```
dia-AvaAvd-test/
├── README.md
├── audio/test/<clip_id>.wav     # 54
└── rttm/test/<clip_id>.rttm     # 54
```

Le `clip_id` suit le format `<ava_video_id>_c_NN` (ex: `1j20qq1JyX4_c_01`).
Le WAV et le RTTM partagent la même base temporelle (t=0 début du clip).

Chaque ligne RTTM :
```
SPEAKER <clip_id> 1 <start_sec> <duration_sec> <NA> <NA> <speaker_id> <NA> <NA>
```

## Split upstream

- `train.list` : 242 clips (non fourni ici — train seulement)
- `val.list`   : 53 clips  (non fourni ici)
- **`test.list` : 53 clips  ← c'est ce qu'on trouve dans ce repo**

Le split `test.list` officiel est listé dans
`https://github.com/showlab/AVA-AVD/blob/main/dataset/split/test.list`.

## Utilisation

```python
from pathlib import Path
from huggingface_hub import snapshot_download
from pyannote.audio import Pipeline
from pyannote.metrics.diarization import DiarizationErrorRate
from pyannote.database.util import load_rttm

root = snapshot_download("ggfox00000/dia-AvaAvd-test", repo_type="dataset")
pipe = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization-3.1")

metric = DiarizationErrorRate()
audio_dir = Path(root) / "audio/test"
rttm_dir  = Path(root) / "rttm/test"
for wav in sorted(audio_dir.glob("*.wav")):
    hyp = pipe(str(wav))
    ref = next(iter(load_rttm(str(rttm_dir / f"{wav.stem}.rttm")).values()))
    metric(ref, hyp)
print(f"DER: {abs(metric):.3f}")
```

## Source

- AVA-AVD — Xu et al., ACM MM 2022
  https://github.com/showlab/AVA-AVD
  https://arxiv.org/abs/2111.14448

## Licence

**CC-BY-4.0** — hérité de la distribution AVA-AVD upstream et d'AVA.

## Citation

```bibtex
@inproceedings{xu2022ava,
  author    = {Xu, Eric Zhongcong and Song, Zeyang and Tsutsui, Satoshi and Feng, Chao and Ye, Mang and Shou, Mike Zheng},
  title     = {AVA-AVD: Audio-Visual Speaker Diarization in the Wild},
  booktitle = {Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia},
  pages     = {3838--3847},
  year      = {2022},
}
```