【摘 要】
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说话人分割机制的主要任务是对含有多个说话人的音频信号进行自动分割,使得理想情况下,分割后的每个语音片段只包含一个说话人。说话人分割机制综合了语音信号处理和模式识别
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说话人分割机制的主要任务是对含有多个说话人的音频信号进行自动分割,使得理想情况下,分割后的每个语音片段只包含一个说话人。说话人分割机制综合了语音信号处理和模式识别等多项技术,在语者识别、说话人动态监测、音频信息检索等方面有着极为广泛的应用,是近几年语音信号处理领域的研究热点之一。论文所完成的主要工作包括:(1)设计并实施了基础性的说话人分割机制,进行了必要的测试与分析;(2)基于GBDT算法,设计并实施了重叠语音检测机制。(3)基于深度学习技术,设计并实施了语音非语音检测机制,在多种音频场景下验证了其性能,并将其应用到说话人分割机制中,取得了一定的效果;(4)基于深度学习技术,设计并实施了语音增强机制,在一定程度上保证了说话人分割机制的性能;
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