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摘要
摘要
说话人分割聚类是解决“谁在什么时间说话”的一项任务，是一项重要的语
音识别前端处理技术。近些年，随着深度学习的出现推动了跨语音应用领域的研
究和实践的革命性变化，说话人分割聚类技术在这一时期取得了快速的进展。在
英语，汉语等主流语言方面取得了不错的研究成果。但是关于少数民族语言藏语
的说话人分割聚类研究却很少。为此，本文提出了基于深度学习的端到端藏语说
话人分割聚类。使用了基于BLSTM和基于自注意力机制的两种方法
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