作者：李敬阳; 李锐; 王莉; 王晓笛说话人聚类贝叶斯信息准则概率线性判别分析变分贝叶斯
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%。
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