【摘 要】
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针对采用传统的在线聚类方法时后续判决错误率较高的缺点,提出了一种改进的基于决策树的在线说话人聚类算法。通过构建一个决策树,增加判决分支,对语音段进行判决聚类,从而有
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院,中国电子科技集团公司第54研究所,空军装备研究院
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针对采用传统的在线聚类方法时后续判决错误率较高的缺点,提出了一种改进的基于决策树的在线说话人聚类算法。通过构建一个决策树,增加判决分支,对语音段进行判决聚类,从而有效降低前期错误判决对后续聚类的影响。为了进一步提高算法效率,缩短运算时间,还给出了一种决策树剪枝方法,减少了不合理的判决分支。通过对广播新闻语料进行的说话人聚类实验表明,相比传统的层次聚类算法,新算法的平均类纯度和说话人纯度分别提高了0.9%和1.1%,计算时间减少了57%。实验结果还表明,相比手工标注说话人信息,将该算法的聚类结果应用于说话人
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