【摘 要】
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HAC是一种常用的聚类方法。本文的目的是根据语音特征中的音素与连续时间的紧密关系,改进HAC快速算法提高无监督分割语音信号到类似音素单位。该算法是基于同一段特征相似度
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HAC是一种常用的聚类方法。本文的目的是根据语音特征中的音素与连续时间的紧密关系,改进HAC快速算法提高无监督分割语音信号到类似音素单位。该算法是基于同一段特征相似度高于跨段特征的相似度。特征的相似度是通过计算相邻特征间的欧式距离,来得到输入语音特征相邻的距离双链表,链表中的每个节点由语音相邻特征的距离和指向前后相邻节点的指针组成。该算法也是通过遍历相邻距离节点链表,查找最小距离后,对相似的相邻特征进行合并,并重复迭代至最后一个类或满足某个阀值。整个过程完全基于无监督下完成,该方法优于快速HAC算法,与快
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