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摘要:
本文的广播电视新闻的分割系统分为三部分:分割、分类和聚类.分割部分是采用本文提出的基于检测熵变化趋势的分割算法来检测连续语音音频信号的声学特征跳变点,从而实现不同性质的音频信号的分割.这种检测方法不同于传统的需要门限的跳变点检测方法,它是以检测一定窗长的信号内部的每一个可能的分割点所分割的两段信号的信号熵的变化趋势来检测音频信号声学特征跳变点的,可以避免由于门限的选择不当所带来的分割错误.分类部分是采用传统的基于高斯混合模型(GMM)的高斯分类器进行分类,聚类部分采用基于矢量量化(VQ)的说话人聚类算法进行说话人聚类.应用此系统分割三段30分钟的新闻,成功的实现了连续音频信号的分割,去除掉了所有的背景音乐,以较高的精度把属于同一个人的说话语音划归为一类,为广播语音的分类识别打下了良好的基础.
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文献信息
篇名 广播语音的音频分割
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 广播语音的音频分割 声学特征跳变点检测 基于BIC准则的声学特征跳变点检测 熵变化趋势
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 37-42
页数 6页 分类号 TP391.42
字数 5180字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2002.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐波 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室 92 929 15.0 27.0
2 贾磊 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室 11 251 9.0 11.0
3 穆向禺 中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室 1 31 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
广播语音的音频分割
声学特征跳变点检测
基于BIC准则的声学特征跳变点检测
熵变化趋势
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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