This approach tends to stop the ini

This approach tends to stop the initial clustering stage (the BIC stage) early, and use the
results to seed a second clustering stage with more initial data per cluster. As a result, the
second stage can estimate more complex models for the speakers. In (Barras et al., 2006) they
modeled clusters at this stage with GMMs by using methods from speaker-recognition
tasks.

Kết quả (Việt) 1:

Cách tiếp cận này có xu hướng ngừng kết cụm giai đoạn ban đầu (giai đoạn BIC) sớm, và sử dụng cáckết quả để giống một giai đoạn thứ hai kết cụm với nhiều dữ liệu hơn ban đầu một cụm. Kết quả là, cácgiai đoạn thứ hai có thể ước lượng mô hình phức tạp hơn cho những người nói. Ở (Barras et al., 2006) họMô hình cụm ở giai đoạn này với GMMs bằng cách sử dụng phương pháp nhận dạng loanhiệm vụ.

Kết quả (Việt) 2:

Cách tiếp cận này có xu hướng dừng lại giai đoạn phân nhóm ban đầu (giai đoạn BIC) sớm, và sử dụng các
kết quả để gieo một giai đoạn phân nhóm thứ hai với nhiều dữ liệu ban đầu cho mỗi cụm. Kết quả là, các
giai đoạn thứ hai có thể ước lượng mô hình phức tạp hơn cho các loa. Trong (Barras et al., 2006) họ
theo mô hình cụm ở giai đoạn này với GMMs bằng cách sử dụng các phương pháp từ loa công nhận
nhiệm vụ.