Chúng tôi đã phát triển một phương pháp tiếp cận để loa phân nhóm bao gồm cả âm thanh và điệu tính
đại diện của các diễn giả. Các mục tiêu chính là để lấy được các tính năng điệu tính
từ dữ liệu loa cụm và tích hợp chúng vào cơ quan đại diện âm thanh cơ bản của
loa. Để đạt được điều này, chúng ta cần phải áp dụng các agglomerative bày
cách tiếp cận loa-clustering để hợp nhất các dữ liệu cluster bằng cách xác định một biện pháp tương tự mới
đó là có thể kết hợp các điểm giống nhau từ cả hai đại diện. Trong sau
phần một nguồn gốc của các tính năng điệu tính cho các cụm loa và một speakerclustering mới
phương pháp, dựa trên các tính năng này, được trình bày.
đang được dịch, vui lòng đợi..
