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用说话人相似度i-vector的非负值矩阵分解说话人聚类
被引量：
1
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作者
哈尔肯别克.木哈西
钟珞
达瓦.伊德
木
草
《计算机应用与软件》
2017年第4期165-168,242,共5页
基于贝叶斯或者全贝叶斯准则的说话人自动聚类或者识别方法,主要采取重复换算全发话语音段的相似量度,再组合相似性较大的语音片段实现说话人的聚类。这种方法中如果发话语音片段数越多,组合计算时间就越长,系统实时性变差,而且各说话...
基于贝叶斯或者全贝叶斯准则的说话人自动聚类或者识别方法,主要采取重复换算全发话语音段的相似量度,再组合相似性较大的语音片段实现说话人的聚类。这种方法中如果发话语音片段数越多,组合计算时间就越长,系统实时性变差,而且各说话人模型用GMM方法建立,发话语音时间短暂时GMM的信赖性降低,最终影响说话人聚类精度。针对上述问题,提出引用i-vector说话人相似度的非负值矩阵分解的高精度快速说话人聚类方法。
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关键词
说话人分割及聚类
非负值矩阵分解
i-vector
GMM
电话语音
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题名
用说话人相似度i-vector的非负值矩阵分解说话人聚类
被引量：
1
1
作者
哈尔肯别克.木哈西
钟珞
达瓦.伊德
木
草
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
新疆大学多语言技术重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
2017年第4期165-168,242,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61163030)
文摘
基于贝叶斯或者全贝叶斯准则的说话人自动聚类或者识别方法,主要采取重复换算全发话语音段的相似量度,再组合相似性较大的语音片段实现说话人的聚类。这种方法中如果发话语音片段数越多,组合计算时间就越长,系统实时性变差,而且各说话人模型用GMM方法建立,发话语音时间短暂时GMM的信赖性降低,最终影响说话人聚类精度。针对上述问题,提出引用i-vector说话人相似度的非负值矩阵分解的高精度快速说话人聚类方法。
关键词
说话人分割及聚类
非负值矩阵分解
i-vector
GMM
电话语音
Keywords
Speaker segmentation and clustering
Non-negative matrix factorization
I-vector
GMM
Telephone speech
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
用说话人相似度i-vector的非负值矩阵分解说话人聚类
哈尔肯别克.木哈西
钟珞
达瓦.伊德
木
草
《计算机应用与软件》
2017
1
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