【摘 要】
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随着5G时代的到来,需要处理大量的多媒体数据,音频检索技术需求日益剧增。今天百度能检索到信息,主要还是利用文字检索技术。现今,百度虽然也能根据关键字检索到相关的视频,那也是因为音频文件有文字摘要或者使用语音识别Acoustic Speech Recognition（ASR）引擎进行辨识后才被找到。但是,ASR还是存在很多问题,如零资源的语音、ASR先天的问题、大多数音频档案没有很好的索引或标记等。
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随着5G时代的到来,需要处理大量的多媒体数据,音频检索技术需求日益剧增。今天百度能检索到信息,主要还是利用文字检索技术。现今,百度虽然也能根据关键字检索到相关的视频,那也是因为音频文件有文字摘要或者使用语音识别Acoustic Speech Recognition（ASR）引擎进行辨识后才被找到。但是,ASR还是存在很多问题,如零资源的语音、ASR先天的问题、大多数音频档案没有很好的索引或标记等。因此,需要研究基于语音对语音的检索技术,只要用声音就能找到影音文件,而不必作语音识别,这样就不受限于语音辨识的诸多问题,更不需要耗费大量的资源做语音标记,也可用于语音资源较少的语言或没文字的语言的语音检索。在本文,主要研究并改进基于声学分段模型无监督语音对语音的检索技术以及语音检索前期的准备的改进。在语音检索的前期处理阶段提出两种改进的方法来解决前人语音分段（分割）及其聚类中分割和聚类计算效率问题。为解决无语音分割计算效率问题,提出基于快速HAC算法的改进方法,为解决语音分段定长,设计了基于Siamese和SPP结合实现语音分段固定维度并降低数据维度,降低了后期计算负担。在语音无监督检索阶段提出改进的基于DTW的方法来解决传统分段DTW方法中的语速问题和计算效率问题。在检索阶段,探索迁移文字检索技术应用于语音检索。在实验过程中,无监督的语音分割步骤基于快速HAC算法的改进方法比传统的方法提升了65倍,基于Siamese和SPP结合实现语音分段固定维度并降低数据维度提升了聚类速度,语音库和语音指令经解码后,采用基于文字检索方法可行。
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