Порівняння алгоритмів кластеризації для задач розпізнавання голосу

Abstract

У роботі розглядаються питання порівняння алгоритмів кластеризації для задачі розпізнавання голосів.

The paper considers the comparison of clustering algorithms for speaker recognition tasks. The efficiency of different approaches, such as agglomerative hierarchical clustering, spectral clustering, and deep learning-based methods, is analyzed. The prospects of using these methods in real-world conditions and their impact on the accuracy of speaker recognition are determined..