基于聚类分析与说话人识别的语音跟踪

• 作者: 刘航 李扬 王俊影 简单 郝敏
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 单信道语音跟踪 智能语音 聚类分析 高斯混合模型 长短期记忆网络
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 7-13,18
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 6560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.002

摘要

目前语音跟踪在说话人干扰的条件下,即一段语音中存在多个说话人的混合语音信号时,语音跟踪质量会严重下降.针对这种情况,提出一种基于聚类分析与说话人识别的语音跟踪算法.算法首先使用改进的聚类分析方法进行语音分离,具体包括在K-means聚类中对质心进行缓存并降低采样率,以及在embedding特征空间引入正则项.其次,算法采用GMM-UBM说话人模型进行语音跟踪.实验结果表明改进的聚类分析方法可以有效提高算法的实时性及其语音分离质量,GMM-UBM模型在3 s语音的测试中具有84％的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李扬	广东工业大学机电工程学院	104	554	13.0	17.0
2	刘航	广东工业大学机电工程学院	4	20	2.0	4.0
3	王俊影	广东工业大学机电工程学院	7	4	1.0	2.0
4	简单	广东工业大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0
5	郝敏	广东工业大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0