分割聚类（Diarization）是指根据ldquo；谁说了什么rdquo；将多人语言样本分割成相应的碎片段，再对所有碎片段进行聚类，把属于同一个说话人的片段都聚在一起，标注出这些碎片段属于谁。对于机器来说整个处理过程并不能像人类那样得心应手，而且机器学习算法的培训也要比想象中的更难。一个强大的分割聚类系统还要识别出此前并未关联的新语音碎片段。
　　不过朝着高性能模式发展的道路上，谷歌的人工智能研究部门已经取得了令人鼓舞的突破性进展。在最新发表的论文ldquo；FullySupervisedSpeakerDiarizationrdquo；〔PDF〕以及官方博文中，谷歌研究人员描述了一种全新的人工智能系统，能够让系统以更又有效的方式来使用声音样本标签。
　　这篇论文的核心算法在NISTSRE2000CALLHOME的跑分中，能够在实时语音聊天应用中将在线分割聚类错误率（EDR）降低至7。6。而谷歌此前在GitHub上开源的方式EDR为8。8。谷歌研究人员的新方法就是通过递归神经网络（RNN）模拟说话者的输入（例如用数字方法表示说话者的单词和短语），这种机器学习模型类型能够使用内部状态来处理输入序列。

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