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结合两种距离测度的说话人聚类算法
被引量:
1
1
作者
陈玥同
刘学亮
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第10期2369-2373,共5页
说话人聚类研究如何将一段语音中同一说话人的语音聚合.提出一种基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的聚类算法.算法首先提取每一段语音信号的MFCC特征,并建立高斯混合模型,最后采用基于结合广义似然比与归一化交叉似然...
说话人聚类研究如何将一段语音中同一说话人的语音聚合.提出一种基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的聚类算法.算法首先提取每一段语音信号的MFCC特征,并建立高斯混合模型,最后采用基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的层次化策略对语音信号进行聚类.在算法中,贝叶斯判据用以确定聚类结束的条件.实验表明,该算法提高了系统的综合性能,较好的解决了无监督说话人聚类问题.结合两种距离测度比单独使用任何一种距离测度的系统性能提高了6%.并且,通过改进更新类间距的方式,聚类速度相比传统高斯混合模型聚类方法提升6倍.
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关键词
说话人聚类
广义
似然比
归一化交叉似然比
贝叶斯判据
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职称材料
题名
结合两种距离测度的说话人聚类算法
被引量:
1
1
作者
陈玥同
刘学亮
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第10期2369-2373,共5页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目(2014AA015104)资助
文摘
说话人聚类研究如何将一段语音中同一说话人的语音聚合.提出一种基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的聚类算法.算法首先提取每一段语音信号的MFCC特征,并建立高斯混合模型,最后采用基于结合广义似然比与归一化交叉似然比两种距离测度的层次化策略对语音信号进行聚类.在算法中,贝叶斯判据用以确定聚类结束的条件.实验表明,该算法提高了系统的综合性能,较好的解决了无监督说话人聚类问题.结合两种距离测度比单独使用任何一种距离测度的系统性能提高了6%.并且,通过改进更新类间距的方式,聚类速度相比传统高斯混合模型聚类方法提升6倍.
关键词
说话人聚类
广义
似然比
归一化交叉似然比
贝叶斯判据
Keywords
speaker clustering
Generalized Likelihood Ratio ( GLR)
Normalized Cross Likelihood Ratio ( NCLR )
Bayes Information Criteria( BIC)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合两种距离测度的说话人聚类算法
陈玥同
刘学亮
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015
1
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