在线无监督说话人检索中稳健的模型自举算法

基于回归树模型的多特征空间建模方法在回归类内部进行特征音分析,较好地解决了训练数据不足时说话人模型的训练问题,而短语音段聚类策略又进一步避免了过短的语音片断对自举训练的影响.验证实验采用了实际录制的近8小时的不同谈话数据.结果显示,即使平均自举片断长度小于5秒,新方法依然非常稳健,不仅提高了说话人改变检测的效果,而且优于通常的自举方法.