改进的基于决策树的说话人在线聚类.docx

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第18卷第1期2010年1月

光学精密工程

OpticsandPrecisionEngineering

Vol.18No.1Jan.2010

文章编号1004-924X(2010)01-0227-07

改进的基于决策树的说话人在线聚类

张素敏1,2,苏东林1,王炜3

(1.北京航空航天大学电子信息工程学院，北京100083;

2.中国电子科技集团公司第54研究所，河北石家庄050081;

3.空军装备研究院，北京100085)

摘要：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自适应可降低系统的误识率。

关键词：说话人聚类；在线聚类；决策树；剪枝算法中图分类号：TP391.9文献标识码：A

Improvedonlinespeakerclusteringbasedondecisiontree

ZHANGSu-min1.2,SUDong-lin1,WANGWei3

(1.SchoolofElectronicandInformationEngineering,BeihangUniversity,Beijing100083,China;2.The54thResearchInstituteofChineseElectronTechnologyCorporation,

Shijiazhuang050081,China;3.InstituteofAir-forceEquipment,Beijing100085,China)

Abstract:Speakerclusteringisakeycomponentinmanyspeechprocessingapplications.Tosolvetheproblemoferrorpropagatingintheposteriorclusteringcausedbythetraditionalonlineclustering,animprovedonlinespeakerclusteringalgorithmbasedonadecisiontreeisproposed.Unliketypicalon-lineclusteringapproaches,theproposedmethodconstructsadecisiontreetoincreasebranchesandtodistinguishanaudiosegmentclusteringtoreduceeffectivelytheeffectoferrordistinguishingontheposteriorclustering.Toshortentheoperationtime,apruningstrategyforcandidate-eliminationisal-sopresented.Experimentsindicatethatthealgorithmachievesgoodperformanceonbothprecisionandspeed.Byusingthismethod,theaveragespeakerpurityandtheaverageclusterpurityhaveim-provedby0.9%and1.1%respectively,andthetimeconsumingisreducedby57%.Experimentsal-soshowthatthismethodiseffectiveforimprovingtheperformanceoftheuns