说话人识别的技术原理是啥( 二 ) 鉴于题主的描

用户今天可能跟a对话，明天会跟b对话，后天可能跟c对话。也就是该用户的交谈对象(简称路人)是不确定的。模型采用简单的基于MFCC特征的GMM。目前根据路人的性别训练了两个通用模型(样本来自一些免费的语料库，例如广播录音，还有清华大学的某个语料库。每个性别分别大概有200人，每人3到5分钟左右样本)。如果是男女对话的话，识别效果很好。但如果用户跟路人是同性别的话，识别就很糟糕。如果专门针对特定路人做一个专属模型的话，就算是同性别，识别效果也还可以。但是路人每天都在变化，为每一个路人训练专用模型似乎划不来，技术上也难做到(目前是人肉切割一段路人录音来做训练)需要指出的是，实际对话音频会有环境噪声，然后训练的样本普遍噪音较小。
目前就是有种迷茫，不知道路子走的对不对，如何提高路人的识别率，希望各路大神指点

■网友
1.LIUM是一个话者分离开源方案，java写的。BIC分割，AHC无监督聚类，整个算法框架很完整，可以参考。
2. kaldi CALLHOME_diarization也是一个话者分离方案，基于kaldi的框架，效果也不错。

说话人识别的技术原理是啥( 二 )

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