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基于谱熵法的低信噪比案件语音分割聚类研究
《广东公安科技》
2023年
3
23-27
陆思宇;姜囡
中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院,辽宁 沈阳 110854;证据科学教育部重点实验室,北京 100088
针对常规分割聚类方法在低信噪比语音条件下的局限性,为提高语音分割聚类的准确率,基于谱熵法提出结合贝叶斯信息准则(BIC)和模糊C均值聚类的分割聚类方法,同时在预处理环节引入语音端点检测,可有效降低噪声的影响.通过对谱聚类、双门限和SOM-K-means等算法叠加不同种类噪声的分割聚类差异性分析,针对不同数目的说话人语音,在低信噪比条件下所提出的基于谱熵法的BIC模糊C分割聚类算法可有效提高语音分割聚类的准确性,在为后续案件语音识别和说话人识别准确率提升方面具有优越性.
语音分割聚类        谱熵法        低信噪比        模糊C均值聚类
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