Python实现基于BIC的语音对话分割(二)

1. 语音多分割点检测

在上一篇博客中，我们介绍了基于BIC(贝叶斯信息准则)的语音分割问题，有一个假设是这段语音中只有一个分割点，即语音对应的特征服从下面的分布：

模型H1:x1...xi∼N(μ1,Σ1);xi+1...xN∼N(μ2,Σ2)

但是一个分割点的检测在实际语音应用中不是很实用，因此我们提出多分割点的检测算法，基本思想如下：

1. 初始化检测窗口 [wStart,wEnd] ；
2. 在 [wStart,wEnd] 运行BIC算法检测是否有分割点；
3. 若2中存在分割点，则移动检测窗口 [wStart+BICloc,wEnd+BICloc] ，不改变检测窗口大小；若2中不存在分割点，则不移动检测窗口的位置，调整 wEnd ，检测窗口变为 [wStart,wEnd+wGrow] ；
4. 重复2，3步直到 wEnd 超过整个语音的结束点，停止检测过程。

可以参看下面这个形象的图来理解多分割点检测过程：

图 基于BIC的多分割点检测流程

2. VAD对分割点进行筛选

在python中实现上述的多分割点检测算法，对一个四对话的语音材料进行仿真，最终的分割结果如下图所示，可以看到，语音的分割点位置基本正确，但是语音最开始的那段静音的结束点也被记录成分割点。

为了解决非法分割点的问题，我们在实现中引入VAD（Voice Activity Detection）来筛选分割点：

• 根据Multi segmentation处理结束的分割点进行语音分段；
• 对每段语音进行VAD检测，若VAD检测有语音端点，则不做处理；若VAD检测无语音端点，则剔除该分割点。那么最终的语音分割效果如下图所示：

3. 代码

Sample代码请访问如下的Github地址：
https://github.com/wblgers/py_speech_seg

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