基于Whisper和NeMo的语音转录与说话人分离技术详解

基于Whisper和NeMo的语音转录与说话人分离技术详解

whisper-diarization Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-diarization

技术背景

语音处理领域的两大核心任务——语音识别(ASR)和说话人分离(Diarization)在实际应用中往往需要协同工作。传统方法通常将这两个任务分开处理，导致信息流断裂和效率低下。本项目通过整合Whisper语音识别模型和NeMo说话人分离系统，实现了端到端的语音转录与说话人标注解决方案。

环境配置

在开始之前，需要安装以下关键依赖：

!pip install "faster-whisper>=1.1.0"
!pip install "nemo-toolkit[asr]>=2.dev"

这些包提供了：

• faster-whisper：优化的Whisper语音识别实现
• nemo-toolkit：包含预训练的说话人分离模型

核心组件解析

1. 语言支持系统

项目内置了完善的语言代码转换系统，支持近百种语言的识别：

LANGUAGES = {
    "en": "english",
    "zh": "chinese",
    "de": "german",
    # ...其他语言代码
}

这种设计使得系统可以灵活处理多语言场景，并为后续的语音识别和标点恢复提供语言上下文。

2. 说话人分离配置

create_config()函数负责初始化说话人分离的推理配置：

def create_config(output_dir):
    DOMAIN_TYPE = "telephonic"  # 支持meeting/telephonic/general三种场景
    config = OmegaConf.load(MODEL_CONFIG)
    
    # 关键配置参数
    config.diarizer.vad.parameters.onset = 0.8  # 语音活动检测阈值
    config.diarizer.msdd_model.model_path = "diar_msdd_telephonic"  # 电话场景专用模型
    return config

配置系统支持针对不同音频场景(会议、电话等)进行优化，这是实现高准确率的关键。

处理流程详解

1. 时间戳对齐

get_words_speaker_mapping()函数实现了词语级的时间戳与说话人标签对齐：

def get_words_speaker_mapping(wrd_ts, spk_ts, word_anchor_option="start"):
    # 将词语时间戳(wrd_ts)与说话人片段(spk_ts)进行对齐
    # word_anchor_option控制对齐策略(start/end/mid)
    ...

这种细粒度的对齐是生成准确转录文本的基础。

2. 文本后处理

系统包含智能的文本重组逻辑，确保说话人转换与句子边界一致：

def get_realigned_ws_mapping_with_punctuation(word_speaker_mapping):
    # 根据标点符号重新调整说话人分配
    # 确保句子不会被错误的说话人转换打断
    ...

这一步骤显著提升了输出文本的可读性和逻辑一致性。

高级功能

1. 多语言标点恢复

项目整合了多语言标点预测模型，支持12种语言的标点恢复：

punct_model_langs = ["en", "fr", "de", "es", "it", ...]

这对于提高转录文本的可读性至关重要，特别是处理没有标点的原始语音识别结果时。

2. 强制对齐技术

通过CTC强制对齐器，系统实现了音素级别的对齐精度：

from ctc_forced_aligner import (
    load_alignment_model,
    generate_emissions,
    get_alignments
)

这项技术特别适用于需要高精度时间戳的应用场景。

应用场景

该技术栈特别适用于以下场景：

1. 会议记录自动化
2. 语音交互分析
3. 访谈转录
4. 多媒体内容生成
5. 语音数据分析

性能优化建议

1. 对于长音频，建议分段处理以避免内存问题
2. 根据音频特性选择合适的DOMAIN_TYPE配置
3. 考虑使用GPU加速处理过程
4. 对于非支持语言，可以尝试使用相近的语言模型

这套解决方案通过巧妙整合Whisper的语音识别能力和NeMo的说话人分离技术，为语音处理任务提供了强大而灵活的工具链。其模块化设计也便于针对特定需求进行定制和扩展。

whisper-diarization Automatic Speech Recognition with Speaker Diarization based on OpenAI Whisper 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-diarization