电话语音的多说话人分割聚类研究

为了提高电话多人语音中提取的单人语音纯度,即多说话人分割聚类处理的性能,该文在传统的分步分割聚类算法机制上增加了重分割处理,提出逐级算法增强处理机制: 在分割部分,该文提出了一种基于Bayesian信息准则的分割算法,融合基于不同距离测度检测得出的分割点提高了分割点检测率;在聚类部分提出了基于BIC和交叉似然比准则(CLR)的分层聚类算法;在重分割部分引入和改进了进化隐Markov模型算法精化分割结果.该文在美国国家标准技术局(NIST) 1998年度多说话人识别数据库上进行实验,聚类后性能"类纯度"比传统算法提高了10%.     

基于矢量量化的时序说话人聚类方法

针对传统分层聚类方法运算速度较慢的问题,提出一种基于矢量量化的时序说话人聚类方法。首先对各语音段的特征进行矢量量化得到各语音段的码本,然后采用贝叶斯信息判据计算各码本之间的距离,最后按时间先后顺序进行说话人聚类。采用会议和新闻语音数据进行测试,实验结果表明:会议语音的说话人聚类F值为73.47%,新闻语音的说话人聚类F值为80.00%;在处理速度方面,该方法比无矢量量化时序聚类方法提高了3.16倍,比传统分层聚类方法提高了53.31倍。     

一种多说话人角色聚类方法

为有效找出会议语音中的说话人角色个数及各角色的说话人语音,提出了一种多说话人角色聚类方法.首先定义说话人角色聚类的特征,然后采用测地距离度量特征的相似度,进而提出了一种利用类内距离来控制类间合并的多说话人角色聚类方法,最后采用4种不同类型的会议语音对该方法进行测试.结果表明:对手工分割和自动分割后的会议语音进行说话人角色聚类时,如果采用相同的聚类方法,则使用测地距离的性能优于使用传统距离的性能;如果采用相同的距离度量方法,则文中方法的性能优于传统层次聚类方法.     

一种新的平衡化谱聚类方法

针对传统谱聚类算法在非平衡数据集上聚类效果不理想的问题，提出了一种平衡化谱聚类算法，该算法在传统谱聚类目标函数的基础上加入了对聚类隶属度矩阵的近似正交约束，从而得到新的聚类目标函数.实验结果表明，新算法可以缓解传统谱聚类产生的均匀效应，提升了在非平衡数据集上的聚类纯度.     

电话语音双人检测算法

为了提高两个说话人情况下电话语音双人检测的性能,提出了一种基于长时距离与短时距离之和的双人语音分段算法,并对分段过程中的聚类过程进行了改进。对于分段得到的语音采用基于GMM-UBM(Gaussian mixturemodel-universal background model,GMM-UBM)模型的说话人确认算法,构成一个电话语音双人检测系统。实验结果表明:在美国国家标准技术局1999年组织的年度说话人识别评测双人检测数据库上的检测等错误率为15.1%。该算法取得了良好的效果。     

基于特征融合的说话人聚类算法

针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means的基础上增加AE-SOM神经网络,利用该网络实现输入特征的降维、说话人数的判定和聚类中心的选取,从而弥补k-means算法的缺陷.仿真实验表明两种声学特征融合之后,改进的聚类算法可有效地提高说话人聚类的准确率.     

一种新的层次谱聚类算法

提出一种新的聚类算法——层次谱聚类算法.该算法在传统二分的SM谱聚类的过程中嵌入了层次聚类算法,目的是为了提高谱聚类的聚类正确率,同时又利用谱聚类纠正了层次聚类过程中所得到的歪斜划分.实验结果表明:提出的层次谱聚类算法的聚类正确率比层次聚类算法、谱聚类算法的聚类正确率都要高,同时又纠正了层次聚类过程中的歪斜划分.     

基于Minkowski距离的一致聚类改进算法及应用研究

针对一致聚类算法中聚类数目判断不准确、聚类速度慢等问题,通过集成复杂网络中的Newman贪婪算法与谱聚类算法,提出了一种新的基于Minkowski距离的一致聚类算法.该算法利用Minkowski距离刻画样本间的相似度,根据随机游走策略,结合不同数据的特征值分布分析方法进行聚类,实现聚类数目的自动识别.实验仿真说明算法具有较少的运算时间及较高的聚类精度.结合实际铜矿泡沫浮选过程特点,将该算法应用于浮选工况分类,进一步验证了算法的有效性.     

一种改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法基础上提出了一个改进的稀疏子空间聚类算法。首先,利用高维数据可以通过同一子空间的低维数据稀疏地表示这一理论,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵。然后把稀疏矩阵应用到一个正则化谱聚类算法中,从而有效地把数据聚类到子空间中。最后,该算法应用到一个视频序列中,对每个视频帧里的运动物体进行识别,并与现有的子空间聚类算法相比较。实验结果表明,该算法能够有效地识别运动物体,具有良好的实时性和有效性。     

一个基于谱图分割的简单聚类算法

目前谱聚类在文本分类、图像分割和信息检索等领域的应用越来越引起研究者的重视,并取得了一定的成果、但是,大多数已有的谱聚类算法需要事先给定聚类数．在k-means算法、EM等聚类方法中也存在相似的问题、在此介绍了一种简单的容易实现的谱聚类算法,可以自动确定合适的聚类数．实验表明本算法结果很好、     

一种基于网格的层次聚类算法

传统的凝聚层次聚类算法的时间复杂度为O(n3),由于时间复杂度太高而无法应用到大的数据集.针对这一问题,提出了一种新的基于网格的层次聚类算法,先用基于网格的方法进行一次微聚类,然后再用凝聚的层次聚类算法进行聚类.在进行凝聚的层次聚类时,提出了一种新的簇间距离度量方法,该方法采用簇中权值最高的代表点的最小距离作为簇间的距离.理论分析和实验结果表明,基于网格的层次聚类算法比传统的凝聚层次算法具有更高的效率和正确性.     

一种提高文本聚类算法质量的方法

针对基于VSM(vector space model)的文本聚类算法存在的主要问题,即忽略了词之间的语义信息、忽略了各维度之间的联系而导致文本的相似度计算不够精确,提出基于语义距离计算文档间相似度及两阶段聚类方案来提高文本聚类算法的质量.首先,从语义上分析文档,采用最近邻算法进行第一次聚类;其次,根据相似度权重,对类特征词进行优胜劣汰;然后进行类合并;最后,进行第二次聚类,解决最近邻算法对输入次序敏感的问题.实验结果表明,提出的方法在聚类精度和召回率上均有显著的提高,较好解决了基于VSM的文本聚类算法存在的问题.     

一种基于语义距离的高效文本聚类算法

摘　要：提出了一种基于语义进行文本聚类的新方法。该方法从语义上具体分析文档,利用文档具体语义计算文档间的相似度,使得文档聚类结果更合理。文本聚类主要采用最近邻聚类算法,并提出第二次聚类算法改进最近邻算法对输入次序敏感的问题。类特征词的选择上根据相似度权重优胜略汰类特征词,使得最后类特征词越来越逼近类的主题。实验结果表明本文所提出的算法在聚类精度和召回率上均优于基于VSM的K-Means聚类算法。     

古建筑图像的分割方法与应用研究

图像分割技术是数字图像处理中的关键技术之一。它能将图像中有意义的特征部分提取出来,这对古建筑图像进一步进行识别、分析和理解有着非常独特的作用。通过采用基于混合距离的双指数模糊C均值算法(HDDIFCM)的图像分割技术来对无锡古建筑灰度图像进行多组分割应用,以此证明这种图像分割方法的有效性。     

一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)

数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域 ,在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数 ,而距离函数并不是总能获得。在本文中 ,我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法     

利用测地线距离的改进谱聚类算法

针对往复式压缩机故障数据空间分布复杂、常规算法不能有效聚类的问题,提出了一种改进的谱聚类算法.该算法使用新的相似度矩阵计算方式,根据故障数据流形分布的特点引入测地线距离取代欧氏距离作为数据间的关系度量;通过计算各数据点的邻域密度因子有效地识别和剔除了噪声点;利用基于密度的局部欧氏距离调整方法对流形间隙过小的区域进行了处理.在几个人工数据集和往复式压缩机故障数据集上的测试结果表明,改进谱聚类算法对于具有流形分布、多尺度、有噪声、流形间隙过小甚至交叉等特点的数据具有很好的聚类能力,聚类准确率比常规的k-均值和MSCA谱聚类算法分别提高了50.86%和8.6%.     

K-均值算法中聚类个数优化问题研究

在传统的K-均值聚类算法中,聚类数K必须事先给定,然而,实际中K值很难被精确的确定,K值是否合理直接影响着K-均值算法的好坏。针对这个缺点,提出一种优化聚类数算法,根据聚类算法中类内相似度最大差异度最小和类间差异度最大相似度最小的基本原则,构建了距离评价函数F(S,K)作为最佳聚类数的检验函数,建立了相应的数学模型,并通过仿真实验进一步验证了新算法的有效性。     

密度峰值聚类算法研究现状与分析

密度峰值聚类(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,DPC)算法是一种新型的基于密度的聚类算法,通过选取自身密度高且距离其他更高密度点较远的样本点作为聚类中心,再根据样本间的局部密度和距离进行聚类。一方面,虽然DPC算法参数唯一、简单、高效,但是其截断距离的取值是按经验策略设定,而截断距离值选取不当会导致局部密度和距离计算错误;另一方面,聚类中心的选取采用人机交互模式,对聚类结果的主观影响较大。针对DPC算法的这些缺陷,目前的改进方向主要有3个：改进截断距离的取值方式、改进局部密度和距离的计算方式以及改进聚类中心的选取方式。通过这3个方向的改进,使得DPC过程自适应。本文对DPC算法的自适应密度峰值聚类算法的研究现状进行比较分析,对进一步的工作进行展望并给出今后的研究方向：将DPC算法与智能算法有机结合实现算法自适应,对于算法处理高维数据集的性能也需要进一步探索。