一种改进的BIC说话人改变检测算法

针对贝叶斯信息准则(BIC)算法在说话人改变检测中计算量大、检测精度低的问题,文中提出了一种改进的BIC说话人改变检测算法.该算法通过限制分析窗内第一个数据窗的最大长度来降低计算量,并通过增加分析窗内第二个数据窗的有效长度(提高可测度)来提高检测精度;同时,该算法只在新增区间内寻找潜在说话人改变点,从而解决了长时间无说话人改变时计算量不断增大的问题.实验结果表明,该算法和传统的BIC算法相比,偏移误差范围由0.10～0.80降低到0.03～0.20;当分析窗长为40s时,计算时间节省了约75%.     

一种快速准确的改进BIC说话人改变检测算法

针对BIC说话人改变检测中检测精度低,计算量大的问题,本文提出了一种快速准确的改进BIC说话人改变检测算法：通过提高可测度的方法来提高检测精度;在分析窗长度增加时,通过增加分析窗内第一个数据窗的长度来降低计算量;在寻找潜在改变点时,只在新增加的分析窗内计算和寻找;通过限制分析窗内第一个数据窗最大值的方法来解决长时间没有说话人改变点计算量不断增大的问题。实验结果表明该算法在不影响说话人改变检测的总准确率的基础上提高了检测精度,节省了计算量。     

基于深层说话人矢量的说话人检索

为了解决浅层特征不能有效刻画说话人特征,导致说话人检索率不高的问题,提出了一种基于深层说话人矢量的说话人检索方法.使用受限波尔兹曼机逐层构建一个多层的深层特征提取器用以提取说话人深层特征.为说话人构建基于深层特征的深层说话人矢量.通过计算要检索的说话人的深层说话人矢量和检索库中的说话人深层特征之间的最小距离,对目标说话人进行检索.实验结果表明:在深层特征下,使用深层说话人矢量可以检索到绝大部分的目标说话人;随着深度层数的增加,检索率先增后减,检索率最高对应的深度层数是7;随着深度层数的增加,检索时间非线性增加.     

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.