文献

J-GLOBAL ID：201702273185779386   整理番号：17A1311721

変分Bayesの改良に基づく話者クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Algorithm of Speaker Clustering Based on Variation Bayesian

著者 (4件)： Li Jingyang (公安部物証鑒定中心,北京,100038) ,  Li Rui (中国科学技術大学電子科学与技術系,合肥,230027) ,  Wang Li (公安部物証鑒定中心,北京,100038) ,  Wang Xiaodi (公安部物証鑒定中心,北京,100038)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 1  ページ： 54-61  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 話者クラスタリングは,話者分離における重要なプロセスであるが,従来のBayes情報基準を距離測度として用いる階層的クラスタリング方式は,クラスタ化誤差が上方に伝搬する場合がある。本論文では,逐次アルゴリズムによる強化処理機構を提案した。セグメント間の最小ベイズ情報の距離が設定閾値を超えるとき,または,クラスの数がある程度に到達するとき,クラスタ化結果を初期クラス中心として,そして,変分法を用いて,各クラスにおけるセグメントの最適化を行うことができた。最後に,確率的線形判別分析の閾値に従って,話者の数を決定した。実験結果により、本方法はアメリカ国家標準技術の08 summedテストセットにおいて、「類純度」と「話者純度」を従来のアルゴリズムより一定に向上させ、話者分離全体の性能を27.6%向上させたことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  アメリカ合衆国 ,  *アルゴリズム ,  *変分法 ,  国家規格 ,  最適化 ,  純度
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  階層的クラスタリング ,  距離測度 ,  *話者クラスタリング ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *話者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： speaker clustering ,  Bayesian information criterion ,  probabilistic linear discriminant analysis ,  variational Bayesian

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 変分 ,  話者クラスタリング ,  アルゴリズム