Oöverträffad segmentering och klusterering av omärkt tal är kärnproblem i talbehandling med noll resurser. De flesta tillvägagångssätt ligger i metodologiska ytterligheter: vissa använder probabilistiska Bayesianska modeller med konvergensgarantier, medan andra väljer effektivare heuristiska tekniker. Trots konkurrenskraftiga resultat i tidigare arbete är det fullt bayesiska tillvägagångssättet svårt att skala upp till stora talkorpora. Vi inför en approximation till en ny Bayesiansk modell som fortfarande har en tydlig objektiv funktion men förbättrar effektiviteten genom att använda hård klustring och segmentering snarare än full Bayesiansk slutledning. Liksom dess Bayesian motsvarighet, denna inbyggda segmental K-means modell (ES-KMeans) representerar godtyckliga längd ordsegment som fast-dimensionella akustiska ord inbäddningar. Vi jämför först ES-KMeans med tidigare metoder på vanliga engelska och Xitsonga datauppsättningar (5 och 2,5 timmars tal): ES-KMeans överträffar en ledande heuristisk metod i ordsegmentering, vilket ger liknande poäng till Bayesian modellen samtidigt som den är 5 gånger snabbare med färre hyperparametrar. Men dess kluster är mindre rena än de andra modellerna. Vi visar sedan att ES-KMeans skalar till större corpora genom att applicera den på de 5 språken i Zero Resource Speech Challenge 2017 (upp till 45 timmar), där den presterar konkurrenskraftigt jämfört med utmaningens baslinje. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF kombinerar processen för segmentering och klustring av taldata med en effektiv approximation av en Bayesisk modell, som representerar ordsegment som akustiska ordinbäddningar och klumpar ihop dem genom K-medel.
An embedded segmental K-means model for unsupervised segmentation and clustering of speech
{'venue': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'journal': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}