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一种用于语音挖掘和聚类的嵌入式分段KMeans方法
1
作者
杨小虎
程锦
朱苍璐
《绥化学院学报》
2021年第12期156-160,共5页
引入了一个近似的贝叶斯模型,通过使用硬聚类和分段而不是完全贝叶斯推理来提高整体效率。这种嵌入的分段K-Means模型将任意长度的单词段表示为固定维的声学单词嵌入。首先将嵌入式分段K-Means方法与先前的方法分别在普通英语和聪加语...
引入了一个近似的贝叶斯模型,通过使用硬聚类和分段而不是完全贝叶斯推理来提高整体效率。这种嵌入的分段K-Means模型将任意长度的单词段表示为固定维的声学单词嵌入。首先将嵌入式分段K-Means方法与先前的方法分别在普通英语和聪加语数据集上进行比较。嵌入式分段K-Means方法在分词方面明显优于当前的启发式方法,以更少的参数给贝叶斯模型提供了相似的分数,且速度快5倍。最后,展示了嵌入式分段K-Means系统通过将其应用于2017年零资源语音挑战赛中的5种语言而扩展到更大的语料库,取得了不错的结果。
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关键词
嵌入式分段
语音挖掘
K均值方法
声学单词潜入
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职称材料
题名
一种用于语音挖掘和聚类的嵌入式分段KMeans方法
1
作者
杨小虎
程锦
朱苍璐
机构
安徽医学高等专科学校公共基础学院
安徽三联学院计算机工程学院
出处
《绥化学院学报》
2021年第12期156-160,共5页
基金
2020年度安徽三联学院校级自然科学一般项目“区块链技术支撑下的车载网研究与应用”(KJYB2020006)
2019年度安徽省教育厅自然科学基金重点项目“基于K-means算法的学生行为分析”(KJ2019A0891)。
文摘
引入了一个近似的贝叶斯模型,通过使用硬聚类和分段而不是完全贝叶斯推理来提高整体效率。这种嵌入的分段K-Means模型将任意长度的单词段表示为固定维的声学单词嵌入。首先将嵌入式分段K-Means方法与先前的方法分别在普通英语和聪加语数据集上进行比较。嵌入式分段K-Means方法在分词方面明显优于当前的启发式方法,以更少的参数给贝叶斯模型提供了相似的分数,且速度快5倍。最后,展示了嵌入式分段K-Means系统通过将其应用于2017年零资源语音挑战赛中的5种语言而扩展到更大的语料库,取得了不错的结果。
关键词
嵌入式分段
语音挖掘
K均值方法
声学单词潜入
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于语音挖掘和聚类的嵌入式分段KMeans方法
杨小虎
程锦
朱苍璐
《绥化学院学报》
2021
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