基于纯度和BBN算法的无监督的话者聚类

• 作者: 周曦 戴蓓蒨 李辉 陈雁翔
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 纯度 BBN算法 GLR距离测度 无监督话者聚类
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 486-490
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 4696字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.04.017

摘要

由于说话人之间声学特征上的差异,可以将来自于不同说话人的语音段按照话者之间的相似程度进行聚类.在语音段长度不等和说话人数目未知的情况下,本文提出了一种基于纯度信息的不同话者语音段的无监督聚类方法.首先为每个语音段分别建立GMM模型,通过模型似然比计算和GLR距离测度获得语音段之间的相似程度,对语音数据集进行无监督的分级聚类.采用纯度信息和BBN算法进行每级聚类的聚类质量和效果计算,并以此进行分级聚类的剪枝选择.文中给出了平行剪枝和最优剪枝两种剪枝方法及剪枝的评估方法.实验表明,该方法具有较好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	中国科学技术大学电子科学与技术系	214	1637	20.0	32.0
2	戴蓓蒨	中国科学技术大学电子科学与技术系	35	247	9.0	13.0
3	陈雁翔	中国科学技术大学电子科学与技术系	21	185	8.0	13.0
5	周曦	中国科学技术大学电子科学与技术系	12	95	6.0	9.0