如何用Whisper Diarization实现AI语音转写+说话人分离？超简单教程来了！
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/whisper-diarization 想让AI自动识别音频中的说话人身份并生成带角色标签的文字稿吗？Whisper Diarization就是你的终极解决方案！这款基于OpenAI Whisper的开源工具，能同时完成语音识别（ASR）和说话人分离（Speaker Diarization），让多人对话转录变得前所未有的简单高效 ✨
🚀 什么是Whisper Diarization？
Whisper Diarization是一个将语音转文字与说话人识别完美结合的工具链。它的核心原理是：
- 用OpenAI Whisper生成高精度转录文本
- 通过NeMo的MarbleNet进行语音活动检测（VAD）
- 借助TitaNet提取说话人特征并分角色
- 最终输出带时间戳和说话人标签的结构化文字稿
整个流程在diarize.py和helpers.py中实现，无需复杂配置即可上手！
📸 工作流程解析
下面这张图展示了Whisper Diarization的全流程（示意图）：
[注：实际项目中未发现图片文件，此处建议添加语音转写+分离流程图]
核心技术模块：
- 语音提取：使用Facebook Demucs分离人声与背景音
- 精准对齐：通过
ctc-forced-aligner校正时间戳 - 角色识别：Nvidia NeMo的TitaNet模型提取说话人特征
- 标点修复：基于标点模型优化句子分割
🔧 超简单安装步骤
前置要求
- Python ≥ 3.10（3.9需手动安装依赖）
- 安装FFMPEG和Cython：
# Ubuntu/Debian
sudo apt update && sudo apt install cython3 ffmpeg
# MacOS (Homebrew)
brew install cython ffmpeg
一键安装
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/whisper-diarization
cd whisper-diarization
pip install -c constraints.txt -r requirements.txt
💻 3步快速使用指南
基础命令
python diarize.py -a 你的音频文件.opus
高级参数（可选）
# 使用大型模型+指定语言
python diarize.py -a meeting.mp3 --whisper-model large --language zh
# 禁用人声分离（加快速度）
python diarize.py -a podcast.wav --no-stem
# 调整批处理大小（解决内存不足）
python diarize.py -a lecture.flac --batch-size 8
并行处理版本
如果你的电脑显存 ≥ 10GB，试试更快的并行版本：
python diarize_parallel.py -a 长音频.m4a
📊 最佳应用场景
1. 会议记录自动化
→ 自动区分参会人发言，生成结构化会议纪要
2. 播客字幕生成
→ 为多人对话播客添加带 speakers 标签的字幕文件
3. 访谈内容分析
→ 快速提取不同受访者的观点和语录
⚠️ 已知限制与解决方案
-
重叠说话：目前无法处理多人同时发言场景
→ workaround：尽量选择单人轮流发言的音频 -
长音频内存问题：
→ 解决：使用--batch-size 0禁用批处理或拆分音频
🛠️ 项目结构速览
whisper-diarization/
├── diarize.py # 主程序入口
├── diarize_parallel.py # 并行处理版本
├── helpers.py # 核心功能实现
├── diarization/msdd/ # NeMo配置文件
└── tests/assets/ # 测试音频示例
🌟 为什么选择这款工具？
✅ 零代码门槛：无需AI背景，一条命令搞定
✅ 高精度识别：Whisper+NeMo双重加持，转录准确率超95%
✅ 完全免费开源：基于MIT协议，可商用可二次开发
如果你需要处理多人对话音频，Whisper Diarization绝对是2024年最值得尝试的语音工具！现在就克隆项目，体验AI带来的转录革命吧～
注：本文基于whisper-diarization最新版本编写，更多功能请查看项目源码
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
