交叉对数似然度和贝叶斯信息判据的说话人聚类算法

刘倓倓; 潘接林; 索洪斌; 颜永红

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交叉对数似然度和贝叶斯信息判据的说话人聚类算法

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说话人分段聚类的任务是将一段语音中由同一说话人发出的语音聚合起来。文中提出了一种基于交叉对数似然度(Cross Log-likelihood Ratio,CLR)和贝叶斯信息判据(Bayesian information criterion,BIC)相结合的说话人聚类算法。交叉对数似然度用于计算语音段间的相似度;而贝叶斯判据则提供了一种比较适当的停止聚类的准则,该算法结合了两种方法的优点,在无监督说话人聚类中得到了较好的应用。实验结果表明,基于交叉对数似然度和贝叶斯判据的说话人聚类方法,比单纯利用交叉对数似然度的方法准确度高。

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来源
《声学技术》|2007年第6期|1181-1185|共5页
作者
刘倓倓; 潘接林; 索洪斌; 颜永红;
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作者单位

中科院声学所中科信利实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
说话人聚类; 交叉对数似然度; 贝叶斯判据; 聚类;

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