HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

在线无监督说话人检索中稳健的模型自举算法

作者:付中华; 张艳宁说话人检索说话人模型回归类特征音

摘要:基于回归树模型的多特征空间建模方法在回归类内部进行特征音分析,较好地解决了训练数据不足时说话人模型的训练问题,而短语音段聚类策略又进一步避免了过短的语音片断对自举训练的影响.验证实验采用了实际录制的近8小时的不同谈话数据.结果显示,即使平均自举片断长度小于5秒,新方法依然非常稳健,不仅提高了说话人改变检测的效果,而且优于通常的自举方法.

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

软件学报

《软件学报》(CN:11-2560/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

杂志详情