基于时间分段和重组聚类的说话人日志方法

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摘 要：

当前的说话人日志方法大多采用标准的全局聚类的方式来区分不同说话人的语音片段，没有考虑到同一个人的声音在不同的噪声条件下具有不同的特征分布，而这会增大类内距离，从而降低聚类精度。鉴于相邻的语音片段往往包含相同的背景噪声，提出一种新的基于时间分段和重组聚类的说话人日志方法以解决上述问题。首先，将所有语音片段按时间连续性划分成多个独立的时间段，并在段内进行局部聚类；然后，将不同时间段中属于同一个说话人的语音片段重新合并。（剩余15867字）

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