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基于矢量量化的时序说话人聚类方法
被引量：
6
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作者
陈祝允
李艳雄
杜佳媛
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第2期41-44,共4页
针对传统分层聚类方法运算速度较慢的问题,提出一种基于矢量量化的时序说话人聚类方法。首先对各语音段的特征进行矢量量化得到各语音段的码本,然后采用贝叶斯信息判据计算各码本之间的距离,最后按时间先后顺序进行说话人聚类。采用会...
针对传统分层聚类方法运算速度较慢的问题,提出一种基于矢量量化的时序说话人聚类方法。首先对各语音段的特征进行矢量量化得到各语音段的码本,然后采用贝叶斯信息判据计算各码本之间的距离,最后按时间先后顺序进行说话人聚类。采用会议和新闻语音数据进行测试,实验结果表明:会议语音的说话人聚类F值为73.47%,新闻语音的说话人聚类F值为80.00%;在处理速度方面,该方法比无矢量量化时序聚类方法提高了3.16倍,比传统分层聚类方法提高了53.31倍。
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关键词
时序说话人聚类
矢量量化
贝叶斯信息判据
梅尔频率倒谱系数
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题名
基于矢量量化的时序说话人聚类方法
被引量：
6
1
作者
陈祝允
李艳雄
杜佳媛
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第2期41-44,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61101160)
广州市珠江科技新星专项(2013J2200070)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金重点项目(2013zz0053)
国家级大学生创新训练项目(201210561046)
广东省大学生创新训练项目(1056112028)资助
文摘
针对传统分层聚类方法运算速度较慢的问题,提出一种基于矢量量化的时序说话人聚类方法。首先对各语音段的特征进行矢量量化得到各语音段的码本,然后采用贝叶斯信息判据计算各码本之间的距离,最后按时间先后顺序进行说话人聚类。采用会议和新闻语音数据进行测试,实验结果表明:会议语音的说话人聚类F值为73.47%,新闻语音的说话人聚类F值为80.00%;在处理速度方面,该方法比无矢量量化时序聚类方法提高了3.16倍,比传统分层聚类方法提高了53.31倍。
关键词
时序说话人聚类
矢量量化
贝叶斯信息判据
梅尔频率倒谱系数
Keywords
sequential speaker clustering
vector quantization
bayesian information criteria
mel-fre-quency cepstral coefficient
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于矢量量化的时序说话人聚类方法
陈祝允
李艳雄
杜佳媛
《科学技术与工程》
北大核心
2014
6
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