Whisper-Diarization 项目常见问题解决方案
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目名称: Whisper-Diarization
项目地址: https://github.com/MahmoudAshraf97/whisper-diarization
项目简介: Whisper-Diarization 是一个基于 OpenAI Whisper 的自动语音识别和说话人分割项目。它结合了 Whisper 的语音识别能力、语音活动检测(VAD)和说话人嵌入技术,以识别每个句子中的说话人。项目首先从音频中提取人声以提高说话人嵌入的准确性,然后使用 Whisper 生成转录文本,并通过 WhisperX 校正和调整时间戳,以减少由于时间偏移引起的分割错误。接着,音频通过 MarbleNet 进行 VAD 和分割,排除静音部分,使用 TitaNet 提取说话人嵌入以识别每个段落的说话人。最终结果与 WhisperX 生成的时间戳关联,以检测每个单词的说话人,并通过标点符号模型重新对齐以补偿微小的时间偏移。
主要编程语言: Python
2. 新手在使用这个项目时需要特别注意的3个问题和详细解决步骤
问题1: 安装依赖时遇到 FFmpeg 和 Cython 的问题
问题描述: 在安装项目依赖时,可能会遇到 FFmpeg 和 Cython 的安装问题,尤其是在不同操作系统上。
解决步骤:
-
安装 FFmpeg:
- Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg - Arch Linux:
sudo pacman -S ffmpeg - MacOS (使用 Homebrew):
brew install ffmpeg - Windows (使用 Chocolatey):
choco install ffmpeg - Windows (使用 Scoop):
scoop install ffmpeg - Windows (使用 WinGet):
winget install ffmpeg
- Ubuntu/Debian:
-
安装 Cython:
- Ubuntu/Debian:
sudo apt update && sudo apt install cython3 - 其他系统:
pip install cython
- Ubuntu/Debian:
问题2: 运行项目时出现时间戳对齐错误
问题描述: 在运行项目时,可能会遇到时间戳对齐错误,导致说话人识别不准确。
解决步骤:
- 检查 WhisperX 的安装: 确保 WhisperX 已正确安装并配置。
- 调整 WhisperX 参数: 在
diarize.py和helpers.py文件中,调整 WhisperX 的参数以优化时间戳对齐。 - 重新运行项目: 重新运行项目,观察时间戳对齐是否有所改善。
问题3: 说话人嵌入识别不准确
问题描述: 在某些情况下,说话人嵌入识别可能不准确,导致错误的说话人标签。
解决步骤:
- 检查音频质量: 确保输入音频的质量良好,避免背景噪音和干扰。
- 调整 TitaNet 参数: 在
diarize.py和helpers.py文件中,调整 TitaNet 的参数以提高说话人嵌入的准确性。 - 使用更多数据训练: 如果可能,使用更多数据训练 TitaNet 模型,以提高识别准确性。
通过以上步骤,新手可以更好地理解和解决在使用 Whisper-Diarization 项目时可能遇到的问题。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



