【摘 要】
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该文的研究主要面向实时的电视新闻的说话人分割和追踪.该文在广泛的文献阅读基础上对此课题进行探讨,将此研究课题分成两大模块:声音分类和说话人分割.声音分类包括实时的静
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该文的研究主要面向实时的电视新闻的说话人分割和追踪.该文在广泛的文献阅读基础上对此课题进行探讨,将此研究课题分成两大模块:声音分类和说话人分割.声音分类包括实时的静音与非静音检测、语音和音乐分类.说话人分割包括初分段和提炼两个模块.在对说话人分割的研究中,该文还介绍了其需要解决的几个问题,包括特征分类(Feature Categorization)、说话人渐进式自适应(Incremental Speaker Adaptation)、污染语音检测(Contaminated Speech Detection)等.该文对说话人分割进行深入的探讨,提出一种"粗糙到精细"的分割方法.在"粗糙",即初分段(pre-segmentation)阶段,该文提出一种特征分类的方法,有效地减少了非语音的干扰.在"精细"阶段,即提炼阶段(Refinement),结合实时和存储量的需要,该文提出一种基于UBM(Universal Background Model)的说话人渐进式自适应方法.该文给出了上述方法的详细算法和流程.该文的实验结果表明,说话人分割阶段取得了相当好的结果.未来的研究工作包括说话人追踪和污染语音的检测.
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