【摘 要】
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针对常用基于音频特征的多说话人聚类初始化方法精度不高这一问题,提出了一种基于视频信号的新方法。该方法通过运用每一时间帧视频信号的运动强度特征对聚类初始化阶段的初始话者类进行选择,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结果表明,在整个会议集上该方法相比其他方法有了很大改善,较之线性初始化系统的错误识别率平均降低了19.436%,较之改进的线性初始化
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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针对常用基于音频特征的多说话人聚类初始化方法精度不高这一问题,提出了一种基于视频信号的新方法。该方法通过运用每一时间帧视频信号的运动强度特征对聚类初始化阶段的初始话者类进行选择,有效提升了说话人初始类纯度。最后将该方法应用到高斯混合模型(GMM)多说话人识别系统。实验结果表明,在整个会议集上该方法相比其他方法有了很大改善,较之线性初始化系统的错误识别率平均降低了19.436%,较之改进的线性初始化系统的错误识别率平均降低了16.618%。
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为了确定医学图像的最佳灰度直方图熵,提出了一种基于改进演化算法的快速分割方法,能够自适应调整交叉和变异概率,既保证了种群的多样性,又克服了传统演化算法局部最优、收敛过快的缺点。搜索到的最佳阈值不仅比传统演化算法稳定性好,还有效地缩短了搜索时间,快速地实现了医学图像分割,而且分割后的图像可读性强。实验结果表明,该方法速度快、分割效果好。
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