用说话人相似度i-vector的非负值矩阵分解说话人聚类

• 作者: 哈尔肯别克·木哈西 达瓦·伊德木草 钟珞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 165-168,242
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3347字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.028

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟珞	武汉理工大学计算机科学与技术学院	195	1963	24.0	32.0
2	达瓦·伊德木草	新疆大学多语言技术重点实验室	8	16	3.0	4.0
3	哈尔肯别克·木哈西	武汉理工大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0