【AI工具】使用 Whisper ASR 和 Pyannote 进行说话人分类

目录

前言

什么是说话人二值化？

什么是扬声器嵌入？

扬声器嵌入的关键作用

说话人分类系统的工作原理

执行

总结

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前言

        说话者分离是自动分割和识别音频录音中不同说话者的过程。本文解释了说话者分离的概念以及说话者嵌入在该过程中的关键作用。它还提供了使用Whisper ASR和Pyannote库的实现示例。

什么是说话人二值化？

        说话人分类是自动分割和识别音频录音中不同说话人的过程。扬声器二值化的目标是将音频流划分为同构段，其中每个段对应于特定的扬声器或扬声器轮次。换句话说，它的目的是回答“谁在何时说话？”的问题。整个录音过程。

什么是扬声器嵌入？

        说话人嵌​​入是说话人声音或语音特征的紧凑数字表示。它是一个固定大小的向量，可捕获有关说话者独特的声音特征、说话风格和其他语音相关特征的基本信息。说话人嵌​​入是通过深度学习模型学习的，该模型经过大量标记语音数据的训练，使模型能够提取每个说话人特有的有意义的特征。

        说话人分类在多个领域都有应用，包括音频转录、语音识别、说话人识别和语音分析。识别和隔离各个说话者的过程有助于在每个说话者级别上分析和处理音频数据。就我个人而言，我很乐意将演讲者分类作为我的顶点项目的一个组成部分，并且我想分享我在顶点项目的开发过程中获得的知识和见解。