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检索条件"主题词=Using Class Purity as Criterion for Speaker Clustering in Multi-Speaker Detection Tasks"

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详细简洁

排序：

using class purity as criterion for speaker clustering in multi-speaker detection tasks

Using Class Purity as Criterion for Speaker Clustering in Mu...

引用

2011年亚太信号与信息处理协会年会

作者： Thomas Fang Zheng Center for Speech and Language Technologies Division of Technical Innovation and Development Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology Department of Computer Science and Technology Tsinghua University

speaker clustering is an important step in multispeaker detection tasks and its performance directly affects the speaker detection performance. It is observed that the shorter the average length of single-speaker speech segments after segmentation is, the worse performance of the following speaker recognition will be achieved, therefore a reasonable solution to better multi-speaker detection performance is to enlarge the average length of after-segmentation single-speaker speech segments, which is equivalently to cluster as many true samespeaker segments into one as possible. In other words, the average class purity of each speaker segment should be as bigger as possible. Accordingly, a speaker-clustering algorithm based on the class purity criterion is proposed, where a Reference speaker Model (RSM) scheme is adopted to calculate the distance between speech segments, and the maximal class purity, or equivalently the minimal within-class dispersion, is taken as the criterion. Experiments on the NIST SRE 2006 database showed that, compared with the conventional Hierarchical Agglomerative clustering (HAC) algorithm, for speech segments with average lengths of 2 seconds, 5 seconds and 8 seconds, the proposed algorithm increased the valid class speech length by 2.7%, 3.8% and 4.6%, respectively, and finally the target speaker detection recall rate was increased by 7.6%, 6.2% and 5.1%, respectively.

关键词： SRE using class purity as criterion for speaker clustering in multi-speaker detection tasks

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