没人在这个时候说话

最新推荐文章于 2025-02-28 21:44:55 发布
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七八九十勾
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#zz

酒喝不干净

歌唱不完

在昨天

情爱如此荒谬

未来如此艰险

在昨天

我自愿燃起一把

燃起不灭的火

在归还

假使不能实现

我愿意脱下所有只为

奔向你

呜 呜 呜 呜

醉过不过两天

难过不止三天

在今夜

真真切切可怜

简简单单奢愿

走完一遍

如果还有可能

我愿意把昨日踩下的大地

铺满鲜花 野草和风

奔向你

我来自哪里 要去哪里

举着杯 叹着气

看着

日升 日落 月暗 月明

总是 在无意间就会转弯

前路会有忐忑 或许辉煌 那又怎样

至少他们一直弯着腰前进 不曾慌张

就算

开始的口子没以前那么大

至少在 撕裂后不会忍痛挣扎

没人在这个时候说话

也没有任何人倒下

不会有任何人倒下

没人在这个时候说话

也没有任何人倒下

不会有任何人倒下

没人在这个时候说话

也没有任何人倒下

不会有任何人倒下

没人在这个时候说话

也没有任何人倒下

不会有任何人倒下

没人在这个时候说话

也没有任何人倒下

不会有任何人倒下

没人在这个时候说话

也没有任何人倒下

就算被时代 抹杀

抹杀

VoxCeleb 说话人识别挑战
海上机械师
05-11 3730
VoxCeleb 说话人识别挑战 “Speaker recognition in the wild” 是一项非常具有挑战性的任务，需要面对语音中各种不确定性，例如复杂的噪声、不同程度的背景音、短促的笑声等情况。针对这一问题，可以在 VoxSRC 提供的语料及其各种模型的实验结果，寻找合适的语音段编码器，设计合理的度量学习模型，分析造成性能降低的数据因素，都将成为提升识别性能的潜在解决方案。本文就 VoxSRC 提供的实验结果和相关的论文进行归纳、总结与展望。
（三）SadTalker 让stable diffusion 人物可以说话
西风瘦马
05-01 6051
可以根据一张图片、一段音频，合成面部说这段语音的视频。图片需要真人或者接近真人。目前项目已经支持,可以SD出图后，结合一段音频合成面部说话的视频（抖音常见的数字人）
ai说话人分离 | 基于语音大模型进行说话人拆分
Luke Ewin的博客
02-28 3385
我们在处理一段长音频时包含了多个人的声音，我们想要提取其中某个人的声音，那么我们该如何办呢？如果你会音频处理软件，比如AU，那么你可以使用它来处理，但是这要人工处理几条音频还能接受，如果是处理成千上万条音频呢，我们就必须要借助计算机来处理了。那么本篇文章主要记录我开发的一款可以根据音频中不同的说话人的声音来切分音频片段的软件。
funasr实现说话人识别
weixin_59472958的博客
01-23 5507
最开始使用speaker-diarization做的语音识别 因为最开始调研发现这个模型发布比较早并且能实现embeddind(语音矢量化) 和 segementation(语音分割) 但是后续发现配置参数的时候找不到最佳效果 也是踩了很多坑 总结一下代码。余弦相似度：余弦相似度是衡量两个向量在方向上的相似度，而不是它们的距离。欧式距离：通过计算两个人声音的特征向量之间的欧氏距离，你可以得出它们之间的相似性，距离越小表示声音越相似。我这里用的是2.1版本 生成的是一个512维向量数据。
为什么吃饭的时候不说话
qq_42465866的博客
06-15 3253
 早在两千多年前，孔子就已经给我们制定了吃饭的规矩：食不言、寝不语。由此，大部分的中国人小时候吃饭时都被父母教育过：吃饭，不准说话。但是在孩子的心中仅仅知道这是大人的规矩而已，一旦到了可以离经叛道的年纪，或是长大离家独立生活，规矩就慢慢淡忘了。现在的社会如果一个人静静的吃饭，会被认为孤僻。其实，吃饭不讲话是有科学道理的。      我们都知道，人的中枢神经系统在神经元的共振中，将来自全身各处传入的...
说话人聚类--谱聚类和层次聚类
qq_29884019的博客
08-05 1961
谱聚类和层次聚类 在讯飞实习了一个月了，做了点说话人聚类的工作，现在总结一下主要用到的谱聚类和层次聚类。 层次聚类 在层次聚类这块，我主要学习了 凝聚型层次聚类和 BIRCH方法，主要参考的博客有 [ BIRCH聚类算法原理 ] 。 定义：通过计算不同类别数据点间相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树，主要有两种方法： 分裂(Divisive)：自顶向下的方法，先将所有数据归为一类，不断分裂成不...
Android使用webrtc实现检测用户是否在说话
夜雨飘零
04-16 4424
我们在Android应用做语音识别的时候，一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话，就停止录音，并把录音发送到语音识别服务器，获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话，我们使用的是WebRTC架构的源代码中的vad代码实现的。
说话人识别
u014296502的专栏
07-26 1万+
你或许听过文本分类，图像识别，你听说过说话人识别吗？由于语音特征的特别，我们很难再入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。声纹识别(Speaker Recognition)属于生物特征识别技术，是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。它也称说话人识别，是通过对收到的说话人语音信号...
kaldi基础介绍（一）在说话人识别中的数据准备
monsieurliaxiamen的博客
04-03 7875
在kaldi说话人识别示例（egs/sre10,egs/sre16）中，数据总共有两大类，一是训练集（training），二是评估数据集（evaluation）。对于评估数据集又分为两类，一是用来注册（enrollment）的数据集，二是测试（test）集。一、训练集的准备训练集需要准备的文本文件是三类：spk2utt, utt2spk以及wav.scp1 spk2utt 是说话人id（记作spk...
声纹识别（说话人识别）技术
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06-09 1万+
说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。 传统的VPR系统多是采用MFCC特征以及GMM模型框架，效果相当不错。后续也出现了基于i-vector，深度神经网
初中语文文摘文苑找一个可以说话的人
09-09
有时候，沉默比仓促的话语更能体现一个人的智慧和对他人的尊重。 在寻找可以深入交流的对象时，我们需要一双慧眼，识别那些真正关心他人、愿意为关系投入的人。现实中，不难发现，那些对名利过分追逐的人往往在人际...
精选资源
基于HMM-BIC的说话人日志系统 (2011年)
05-25
它用来检测会议语音数据中“谁在什么时候说话”。在对说话人模型进行 Gauss混合模型(GMM)建模的时候，考虑到用来建模的数据通常会比较短，首先训练一个通用背景模型，然后用最大后验概率(MAP)准则得到相应片段的模型...
复活 野外合作社
保持理智,相信未来
09-19 4542
我告诉自己 再熬一熬，枯坐比久睡要好 所有热切的脸都冷淡下来 他们开始为你绘制一张革命之路 此刻我感到浑身散发着光芒 我要去做一件疯狂的事情 这是2018年新年的早上 雪还在融化，从房顶上窸窸窣窣的掉下来 我告诉自己 不能被困在这片绝望的城市里 我要把卡里的钱全部取出来 抑制住因兴奋而带来的紧张 我知道热烈的火焰 来的凶猛 却难以维持 我告诉自己 只有死神才可以重生 你是一个解放者，你要有一颗勇敢...
WINDOWS系统文件的用途
保持理智,相信未来
10-24 730
A　↑ ACCESS.CHM - Windows帮助文件 ACCSTAT.EXE - 辅助状态指示器 ADVAPI32.DLL - 高级Win32应用程序接口 AHA154X.MPD - SCSI驱动程序 AM1500T.VXT - 网卡驱动程序 AM2100.DOS - 网卡驱动程序 APPSTART.ANI - 动画光标 APPS.HLP - Windows帮助文件 AUDIOCDC.HLP ...
搁浅的人-康士坦的变化球
保持理智,相信未来
07-02 701
麻痹的人生习惯我讨厌的生活麻痹的人生习惯你自己很烂啊 麻痹的人生习惯痛苦的关系但是你要习惯和那个人在一起 麻痹的人生习惯每个月都把钱花光麻痹的人生习惯你自己很贱吶 麻痹的人生习惯我身体的脂肪我甚至习惯我讨厌自己的样子 他们所有的仿佛美好一切我的不过就是那些 无力去面对不需要再改变这全都是因为 我感觉不到痛 搁浅的人早习惯啦就这样吧算了啊 懦弱的人别改变啦就这样吧算了啊 我重复的说变成了期待的画面 我重复的说自己都相信了一切 没关系了我其实习惯讨厌的生活没关系了我其实习惯自己很烂 没关系了我其实习惯痛苦的关系
相信未来
保持理智,相信未来
09-19 637
生活是苦难的，我又划着我的断桨出发了。
逆旅-黑屋乐队
保持理智,相信未来
06-18 358
所有漂泊的沉默的人生都渴望平静 或许你应该明白我到底对什么钟情 如果有一天我可以选择栖身之地 那么我想要 一朵云 所有离开的逝去的事情幻化成繁星 在你试错的生命里迎接每一个黎明 如果春天的酒肆意散落在泥土里 也不能忘记你的眼睛 不停地走 远方没有尽头 目光所及 都是崭新的轮廓 声色犬马 对错别再评价 不必关心 明天会怎样 所有离开的逝去的事情幻化成繁星 在你试错的生命里迎接每一个黎明 如果春天的酒肆意散落在泥土里 也不能忘记你的眼睛 不停地走 远方没有尽头 目光所及 都是崭新的轮廓 声色犬马 对错别再评价
明天更漫长-窦唯
保持理智,相信未来
04-03 235
迈开大步匆匆忙忙奔奔波波去寻找 寻找一份能让自己感到欣慰的骄傲 不顾一切疯疯颠颠跌跌撞撞地奔跑 奔向那份能让自己感到安全的怀抱 离别了昨天去拥抱希望 告别夜晚等待天亮 过去的辉煌不再重要 明天更漫长 避开大家无聊之中勉勉强强的热闹 开发自己能够得到孤独中的欢笑 不想再去唠唠叨叨…没完没了 只想能够努力做到我认为的好 喔快给我力量让我辨清方向 激动在我胸膛 给我一线希望那多珍贵 总是在做梦得到它 明天更漫长明天更漫长 迈开大步匆匆忙忙奔奔波波去寻找 寻找一份能让自己感到欣慰的微笑 不顾一切疯疯颠颠跌跌撞撞地奔
请相信 尹吾
保持理智,相信未来
10-30 232
不要　不要睡去 我的朋友　路还很长 不要失去　心中的希望 虽然　我们有过 破碎的梦　受伤的心 也曾为光阴的易逝而痛惜　 也许你已经意冷心灰 也许你已经怀疑一切 可我还是要这样对你说： 请相信 不是一切呼唤都没有回响 不是一切损失都无法补偿　 不是一切星星仅指示黑夜 而不报告曙光　 不是一切梦想都甘愿折断翅膀 不是一切种子都找不到土壤 不是一切歌声都掠过耳旁 而不留在心上 　 虽然 生活不断摧毁了我...
这个模型可用于说话人分离吗iic/speech_campplus_speaker-diarization_common
最新发布
08-27
<think>我们正在讨论的是iic/speech_campplus_speaker-diarization_common模型，这是一个用于说话人分离（Speaker Diarization）的模型。说话人分离的任务是确定“谁在什么时候说话”，即在一段音频中区分不同的说话人并标记每个说话人的活跃时间段。 首先，让我们明确：这个模型是专门为说话人分离（或称为说话人日志）设计的。因此，它当然可以用于说话人分离任务。 模型来源：这个模型是由Intel的Intelligent Systems Lab（IIC）开发的，是Camp++模型系列的一部分。Camp++是一种用于说话人分离的神经网络架构，它结合了深度嵌入和聚类方法。 模型原理： 该模型通常包括以下步骤： 1. 特征提取：从原始音频中提取声学特征（如MFCCs）。 2. 分割：将音频分割成较短的片段（例如，几秒的片段）。 3. 说话人嵌入：使用深度神经网络（如Camp++）为每个片段提取固定维度的嵌入向量（embedding），这些向量能够捕捉说话人的特征。 4. 聚类：对所有的嵌入向量进行聚类（如谱聚类、k-means等），将同一说话人的片段归为一类。 5. 后处理：根据聚类结果生成说话人标签的时间区间。 因此，iic/speech_campplus_speaker-diarization_common模型是一个完整的说话人分离流程的预训练模型。 如何使用这个模型？ 我们可以使用Hugging Face的Transformers库（如果模型已经上传到Hub）或者使用作者提供的原始代码。但是，目前Hugging Face模型库中可能没有直接提供这个模型的接口，因此可能需要从原始仓库中获取。 以下是一个大致的步骤，展示如何使用该模型进行说话人分离（假设我们使用PyTorch和作者提供的代码）： 步骤1：安装必要的库 步骤2：加载预训练模型 步骤3：读取音频文件并预处理 步骤4：提取嵌入向量 步骤5：聚类 步骤6：生成说话人分离结果（时间标记） 由于具体代码依赖于模型的实现细节，这里我们给出一个概念性的代码框架。如果需要实际运行，请参考原始仓库（如GitHub上的CampPlusPlus项目）。 注意：由于我们没有具体的模型实现代码，以下代码是一个示例框架，可能需要根据实际模型进行调整。 示例代码框架： ```python import torch import librosa import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 步骤1：加载模型（假设模型是一个PyTorch模型） # 这里需要根据实际模型结构定义模型类，然后加载预训练权重 # 由于我们不知道具体模型结构，这里用伪代码表示 model = CampPlusPlusModel.from_pretrained("iic/speech_campplus_speaker-diarization_common") model.eval() # 步骤2：读取音频文件 audio_path = "test.wav" audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000) # 假设采样率为16kHz # 步骤3：预处理和分割 # 将音频分割成短片段（例如，每个片段1.5秒，步长0.75秒） frame_length = int(1.5 * sr) # 1.5秒的帧长 hop_length = int(0.75 * sr) # 0.75秒的步长 frames = [] for i in range(0, len(audio)-frame_length+1, hop_length): frame = audio[i:i+frame_length] frames.append(frame) # 步骤4：提取每个片段的嵌入向量 embeddings = [] for frame in frames: # 将帧转换为合适的输入格式（例如，提取MFCC特征） # 注意：模型可能要求特定的特征输入，这里假设模型直接接受原始音频帧 # 但实际上，Camp++可能要求先提取MFCC，所以需要查阅模型文档 # 这里假设模型接受原始音频帧，并返回嵌入向量 frame_tensor = torch.tensor(frame).unsqueeze(0).float() # 增加一个批次维度 with torch.no_grad(): embedding = model(frame_tensor) # 得到嵌入向量 embeddings.append(embedding.squeeze().numpy()) embeddings = np.array(embeddings) # 步骤5：聚类（这里使用KMeans，但实际中可能使用谱聚类等） # 假设我们预先知道说话人数量为2 num_speakers = 2 kmeans = KMeans(n_clusters=num_speakers) labels = kmeans.fit_predict(embeddings) # 步骤6：生成说话人分离结果（时间标记） # 每个片段对应的时间区间 segments = [] for i, label in enumerate(labels): start_time = i * hop_length / sr end_time = start_time + frame_length / sr segments.append((start_time, end_time, label)) # 输出结果：每个片段的时间区间和说话人标签 for seg in segments: print(f"从 {seg[0]:.2f}秒 到 {seg[1]:.2f}秒: 说话人 {seg[2]}") ``` 注意：上述代码仅为示例，实际使用中需要根据模型的要求调整预处理步骤（例如，特征提取）和后处理步骤（例如，合并相邻的同一说话人片段）。 此外，说话人分离中一个常见的问题是确定说话人的数量（num_speakers）。在实际应用中，我们可能不知道确切的说话人数，这时可以使用一些聚类方法（如谱聚类）自动确定聚类数量。 解释： 1. 我们首先加载预训练模型（假设已经定义好模型结构并可以从Hugging Face Hub或本地加载）。 2. 读取音频文件并将其分割成短片段。 3. 对每个片段，使用模型提取说话人嵌入向量（embedding）。 4. 使用聚类算法（如KMeans）对嵌入向量进行聚类，得到每个片段的说话人标签。 5. 根据分割时的起始时间和结束时间，生成每个片段对应的说话人标签。 但是，请注意，这个模型的具体实现细节可能有所不同。例如，Camp++模型可能使用不同的特征提取器和网络结构。因此，强烈建议参考原始论文和代码仓库。 原始论文：Camp++: Improving Speaker Diarization with Self-attention and Speaker-aware Contrastive Learning (https://arxiv.org/abs/2202.03469) 原始代码：https://github.com/liu-jc/CampPlusPlus 如果模型已经在Hugging Face Model Hub上，我们也可以尝试使用Transformers库的pipeline来使用它，但似乎目前还没有直接支持。 相关问题： 根据要求，在最后提出相关问题。 §§相关问题§§: 1. 说话人分离（Speaker Diarization）和语音识别（ASR）有什么区别？ 2. 如何评估说话人分离模型的性能？ 3. 在不知道说话人数量时，应该使用什么聚类方法？ 4. 除了Camp++，还有哪些常用的说话人分离模型？</think>### iic/speech_campplus_speaker-diarization_common 模型详解 **是的，这个模型专门用于说话人分离（Speaker Diarization）任务**。它属于深度学习中的端到端说话人日志系统，能够识别音频中"谁在什么时候说话"。 #### 核心功能 1. **说话人分离**：将多说话人音频分割成单人语音段 2. **说话人识别**：区分不同说话人的身份 3. **时间标记**：输出每个说话人的活跃时间区间 #### 代码示例（使用 Hugging Face 实现） ```python from pyannote.audio import Pipeline # 加载预训练模型 pipeline = Pipeline.from_pretrained( "iic/speech_campplus_speaker-diarization_common" ) # 输入音频文件 audio_path = "conversation.wav" # 执行说话人分离 diarization = pipeline(audio_path) # 输出结果 for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True): print(f"说话人 {speaker}: {turn.start:.1f}s - {turn.end:.1f}s") ``` #### 代码解释 1. **模型加载**： - 使用 Hugging Face 的 `pyannote.audio` 库加载预训练模型 - 模型自动下载并缓存（首次运行需访问 Hugging Face Hub） 2. **处理流程**： - 自动进行语音活动检测（VAD） - 提取说话人嵌入向量（Speaker Embeddings） - 执行聚类分析区分不同说话人 - 生成时间标记结果 3. **输出格式**： ```plaintext 说话人 SPEAKER_00: 3.2s - 5.1s 说话人 SPEAKER_01: 5.8s - 8.3s ... ``` #### 技术特点 1. **架构**：基于 Camp++ (Context-aware Multi-scale Plus) 架构 2. **训练数据**：使用 VoxConverse、AMI 等公开数据集 3. **关键创新**： - 多尺度特征融合 - 自注意力机制增强上下文感知 - 对比学习优化说话人区分度 4. **性能优势**： - DER（Diarization Error Rate）低于传统方法 - 处理重叠语音能力强 - 实时处理能力（RTF≈0.2） #### 使用建议 1. **音频要求**： - 采样率：16kHz - 格式：WAV/PCM - 最佳时长：30秒-10分钟 2. **硬件建议**： - GPU 加速（至少 4GB VRAM） - 内存：8GB+ 3. **常见问题处理**： ```python # 解决长音频内存问题 pipeline = Pipeline.from_pretrained( "iic/speech_campplus_speaker-diarization_common", segmentation_batch_size=16, # 减小批处理大小 embedding_batch_size=8 ) ``` ---
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