基于课堂教学会话语料库的发言者分类算法研究

为实现针对课堂教学语音数据内容的准确分类,提出一套基于GMM和UBM的双重聚类发言者分类识别算法。根据课堂教学活动师生发言不均衡的特点,制定专门的双重聚类处理方案,并通过课堂发言实录语音数据对该算法进行应用实验。经实验研究发现,所提出的GMM-UBM的双重聚类算法相比于单纯GMM来说能够更加准确地对发言者进行识别与分类,具有一定的应用价值。