基于变分贝叶斯改进的说话人聚类算法

发布时间：2018-05-01 06:38

  本文选题：说话人聚类 + 贝叶斯信息准则　； 参考：《数据采集与处理》2017年01期

【摘要】：说话人聚类是说话人分离中的一个重要过程,然而传统的以贝叶斯信息准则作为距离测度的层次聚类方式,会出现聚类误差向上传递的情况。本文提出了一种逐级算法增强处理机制。当片段之间的最小贝叶斯信息准则距离超过设定的门限值时,或者类别个数到达一定程度时,将当前聚类结果作为初始类中心,通过变分贝叶斯迭代法重新对每个类别中的片段调优,最后再依据概率线性判别分析得分门限确定说话人个数。实验表明,本文方法在美国国家标准技术署08summed测试集上,使得"类纯度"和"说话人纯度"比传统算法都有了一定提升,且使得说话人分离整体性能相对提升了27.6%。
[Abstract]:Speaker clustering is an important process in speaker separation. However, the traditional hierarchical clustering with Bayesian information criterion as distance measure will result in the upward transmission of clustering errors. In this paper, a step by step algorithm enhancement mechanism is proposed. When the minimum Bayesian information criterion distance between segments exceeds the set threshold, or when the number of classes reaches a certain degree, the current clustering results are taken as the initial cluster center. Finally, the number of speakers is determined according to the score threshold of probabilistic linear discriminant analysis (PLDA). Experiments show that the proposed method can improve the "class purity" and "speaker purity" in the 08summed test set of American National Standards and Technology Agency, and improve the overall performance of speaker separation by 27.6g.
【作者单位】： 公安部物证鉴定中心;中国科学技术大学电子科学与技术系;
【基金】：公安部应用创新计划(2014YYCXGAES048)资助项目
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1828195