贝叶斯信息判据论文-吴宇,钱旭,周剑鸣

贝叶斯信息判据论文-吴宇,钱旭,周剑鸣

导读:本文包含了贝叶斯信息判据论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:在线说话人分割,相对熵,贝叶斯信息判据,普适性

贝叶斯信息判据论文文献综述

吴宇,钱旭,周剑鸣[1](2013)在《基于相对熵和贝叶斯信息判据的在线分割算法》一文中研究指出贝叶斯信息判据(Bayesian Information Criterion,BIC)是一种传统的在线说话人分割(online speaker seg-mentation)算法,但是它对于不同的语料需要设置不同的阈值,无法达到普适性,而且在时延较低时性能较差。提出了一种基于相对熵(Kullback-Leibler Divergence,KLD)和贝叶斯信息判据(Bayesian Information Criterion,BIC)的在线说话人分割算法,相对熵能度量两个模型之间的距离,再根据距离的变化来确定分割点出现的范围,而贝叶斯信息判据算法能够得到疑似分割点的位置,将两者结合起来,假如疑似分割点的位置在预先判定的范围内,则分割点有效,反之无效。实验表明相比于传统的分割算法,基于相对熵和贝叶斯信息判据的在线说话人分割算法,无需根据不同的语料事先设置阈值,在保证8 s以内时延的情况下,相对于传统的方法错误率减少约12%。(本文来源于《电声技术》期刊2013年03期)

刘倓倓,潘接林,索洪斌,颜永红[2](2007)在《交叉对数似然度和贝叶斯信息判据的说话人聚类算法》一文中研究指出说话人分段聚类的任务是将一段语音中由同一说话人发出的语音聚合起来。文中提出了一种基于交叉对数似然度(Cross Log-likelihood Ratio,CLR)和贝叶斯信息判据(Bayesian information criterion,BIC)相结合的说话人聚类算法。交叉对数似然度用于计算语音段间的相似度;而贝叶斯判据则提供了一种比较适当的停止聚类的准则,该算法结合了两种方法的优点,在无监督说话人聚类中得到了较好的应用。实验结果表明,基于交叉对数似然度和贝叶斯判据的说话人聚类方法,比单纯利用交叉对数似然度的方法准确度高。(本文来源于《声学技术》期刊2007年06期)

徐燃,刘晓星,潘接林[3](2005)在《一种基于距离测算和贝叶斯信息判据的音频分段算法》一文中研究指出音频流分段技术在语音识别的前端信号处理过程中有着重要的意义。好的音频分段算法应能根据说话人、信道等声学环境的变化对输入音频流进行分段,从而为后续的聚类和自适应过程做好准备。本文提出的分段算法先使用距离测算的方法将音频流分为较为零碎的片段,再利用贝叶斯信息判据(BIC)对相邻的片段进行合并,力图使每一个音频片段中仅含有单一的声学特征。此算法在广播新闻语料和访谈性质的电话交谈中均取得了较好的效果。(本文来源于《第八届全国人机语音通讯学术会议论文集》期刊2005-10-01)

贝叶斯信息判据论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

说话人分段聚类的任务是将一段语音中由同一说话人发出的语音聚合起来。文中提出了一种基于交叉对数似然度(Cross Log-likelihood Ratio,CLR)和贝叶斯信息判据(Bayesian information criterion,BIC)相结合的说话人聚类算法。交叉对数似然度用于计算语音段间的相似度;而贝叶斯判据则提供了一种比较适当的停止聚类的准则,该算法结合了两种方法的优点,在无监督说话人聚类中得到了较好的应用。实验结果表明,基于交叉对数似然度和贝叶斯判据的说话人聚类方法,比单纯利用交叉对数似然度的方法准确度高。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

贝叶斯信息判据论文参考文献

[1].吴宇,钱旭,周剑鸣.基于相对熵和贝叶斯信息判据的在线分割算法[J].电声技术.2013

[2].刘倓倓,潘接林,索洪斌,颜永红.交叉对数似然度和贝叶斯信息判据的说话人聚类算法[J].声学技术.2007

[3].徐燃,刘晓星,潘接林.一种基于距离测算和贝叶斯信息判据的音频分段算法[C].第八届全国人机语音通讯学术会议论文集.2005

标签:;  ;  ;  ;  

贝叶斯信息判据论文-吴宇,钱旭,周剑鸣
下载Doc文档

猜你喜欢