CN114446284B 说话人日志生成方法、装置、计算机设备及可读存储介质 （上海喜马拉雅科技有限公司）

本发明实施例提供了一种说话人日志生成2获取语音信号对应的相似度矩阵；其中，语音信号对应的相针对每一所述待定聚类矩阵，对由其确定的特征值进行差分处理根据每一所述待定聚类矩阵对应的第二预设参数和最大特征值差根据经二值化和对称化处理后的所述目标聚类矩将每一所述语音片段输入声纹检测模型，得到每一所述语音片段对计算每一所述说话人特征向量与其他所述说话人特针对每一所述待定聚类矩阵，计算其对应的所述第二预设参数确定模块，用于利用多个第二预设参数分别约束3针对每一所述待定聚类矩阵，对由其确定的特征值进行差分处理根据每一所述待定聚类矩阵对应的第二预设参数和最大特征值差根据经二值化和对称化处理后的所述目标聚类矩处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述的说话人日4[0002]说话人日志是语音检测领域中的一个常见任务，与语音识别任务的判断‘when5[0018]根据经二值化和对称化处理后的每一所述待定聚类矩阵对应的拉普拉斯矩阵的[0019]根据经二值化和对称化处理后的所述目标聚类矩阵对应的拉普拉斯矩阵的特征[0026]在一种可能的实现方式中，所述根据所述说话人标签对化处理的过程，在所述第一预设参数的约束下得到的所述目标聚类矩阵满足预设聚类条6设参数对相似度矩阵的锐化处理过程进行约束，得到满足预设聚类条件的目标聚类矩阵，[0040]图3为本发明实施例提供的一种获取语音信号对应的相似度矩阵的方法的流程示[0041]图4为本发明实施例提供的另一种获取语音信号对应的相似度矩阵的方法的流程[0042]图5为本发明实施例提供的一种确定目标聚类矩阵和说话人数量的方法的流程示[0043]图6为本发明实施例提供的另一种确定目标聚类矩阵和说话人数量的方法的流程[0044]图7为本发明实施例提供的一种基于说话人标签生成说话人日志的方法的流程示7[0056]请参照图2，图2为本发明实施例提供的一种说话人日志本发明实施例描述的说话人日志生成方法包括步骤S101至VAD模型能够对音频数据进行语音活动检测，将音频数据逐帧分为有人说话语音和无人说自同一说话人时，相似度矩阵中对应元素的值为1，当两个语音片段不是来自同一说话人元素的值设置为0，实现方式可以是将相似度矩阵的每行元素中较大的若干个元素的值保8[0070]基于图2，本发明实施例提供了一种获取语音信号对应的相似度矩阵的具体实现[0074]在本发明实施例中，不同说话人的声音可以在声纹图谱上基于声音的物理属性9片段1和语音片段3有60％的可能性来自同[0078]基于图3，本发明实施例提供了一种根据说话人特征向量确定语言信号对应的相数的计算方法包括线性概率判断分析法(ProbabilisticLinearDiscriminant特征向量与语音片段2对应的说话人特征向量的[0083]基于图2，本发明实施例提供了一种确定目标聚类矩阵和说话人数量的具体实现则第二预设参数为2、3和4，分别利用不同的第二预设参数约束锐化处理相似度矩阵的过易度，例如，由相似度矩阵经锐化处理得到的一个待定聚类矩阵为该结果对应的拉普拉斯矩阵为再根据该拉普拉斯矩阵的三个特征[0090]基于图5，本发明实施例提供了一种从多个待定聚类矩阵中确定目标聚类矩阵的应的待定聚类矩阵的最大特征值差值为1.26，第二预设参数与最大特征值差值的比值为[0099]基于图2，本发明实施例提供了一种根据说话人标签对语音信号进行分割以生成[0107]确定模块202，根据第一预设参数和相似度矩阵，确定目标聚类矩阵和说话人数[0112]作为一种实现方式，确定模块202具体用于利用多个第二预设参数分别约束相似[0113]作为一种实现方式，确定模块202在用于根据经二值化和对称化处理后的每一待定聚类矩阵对应的拉普拉斯矩阵的特征值，从多个待定聚类矩阵中确定目标聚类矩阵时，[0114]作为一种实现方式，确定模块202在用于根据每一待定聚类矩阵对应的第二预设[0117]其中，处理器320可以是一个通用的中央处理器(CentralProcessingUnit，或一个或多个用于控制上述方法实施例提供的说话人日志生成方法的程序执行的集成电[0118]存储器310可以是ROM或可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器[0119]由于本发明实施例提供的计算机设备300是前述的方法实施例提供的说话人日志指令在被执行时可以用于执行前述的方法实施例提供的说话人日志生成方法中的相关操