【摘 要】
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传统的以贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion,BIC）作为相似性度量的说话人分离技术,在短时对话的分离任务中能取得较好的效果,但是随着对话时长的增加,BIC的单高斯
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传统的以贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion,BIC）作为相似性度量的说话人分离技术,在短时对话的分离任务中能取得较好的效果,但是随着对话时长的增加,BIC的单高斯模型不足以描述不同说话人数据的分布,且层次聚类（Hierarchical agglomerative clustering,HAC）时,区分相同说话人和不同说话人的门限值难以划定.针对此问题,提出基于短时BIC和长时G_PLDA的融合方法,充分利用BIC在短时聚类的可靠性和G_PLDA在长时段上的优异区分
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