The most common approach for speake

The most common approach for speaker clustering in speaker-diarization systems is
agglomerative (bottom-up) clustering, where the Bayesian Information Criterion (BIC) is used
as a similarity measure (Chen & Gopalakrishnan, 1999). The approach can be described in
three main steps by following the agglomerative scheme presented in the previous section:

Kết quả (Việt) 1:

Cách tiếp cận phổ biến nhất cho loa clustering trong hệ thống loa-diarizationagglomerative (dưới lên) clustering, nơi các tiêu chí thông tin Bayes (BIC) được sử dụngnhư một biện pháp tương tự (Chen & Gopalakrishnan, 1999). Phương pháp tiếp cận có thể được mô tả trongba bước chính bằng cách làm theo các đề án agglomerative trình bày trong phần trước:

Kết quả (Việt) 2:

Phương pháp phổ biến nhất cho clustering loa trong hệ thống loa diarization là
agglomerative (từ dưới lên) clustering, nơi mà các thông tin Bayesian Tiêu chí (BIC) được sử dụng
như một biện pháp tương tự (Chen & Gopalakrishnan, 1999). Các phương pháp tiếp cận có thể được mô tả trong
ba bước chính bằng cách làm theo các đề án agglomerative trình bày trong phần trước: