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speaker-segmentation-fine-tuned-callhome-eng

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基于Callhome数据集微调的英语语音说话人分割开源模型

这是一个基于pyannote/segmentation-3.0在英语Callhome数据集上微调的说话人分割模型。模型在评估集上达到0.4602的损失率和0.1828的DER值。它可以集成到pyannote说话人分割流程中，支持GPU加速，适用于高质量说话人分割任务。模型提供了使用示例代码，方便快速上手。

Huggingface音频处理开源项目模型说话人分割GithubpyannoteCallhome机器学习
访问官网GitHubHugging Face

项目概述

该项目是一个基于pyannote/segmentation-3.0模型微调的说话人分割模型，主要针对英语数据集Callhome进行了优化。这是一个专门用于说话人分割和说话人分类的深度学习模型，能够有效地对音频中的说话人进行识别和分割。

技术特点

该模型在评估集上取得了优秀的性能表现：

  • 总体损失率仅为0.4602
  • 说话人分类错误率(DER)为0.1828
  • 误报率为0.0584
  • 漏检率为0.0717
  • 混淆率为0.0528

使用方法

这个模型的使用非常简单直观。用户可以通过两种方式来使用它：

  1. 直接使用分割模型：
  • 只需要两行代码就可以加载模型
  • 使用diarizers库即可快速调用
  1. 在pyannote说话人分类流程中使用：
  • 可以与pyannote/speaker-diarization-3.1管道集成
  • 支持GPU和CPU设备
  • 可以处理音频样本并输出RTTM格式的分类结果

训练细节

模型采用了以下训练参数：

  • 学习率：0.001
  • 训练批次大小：32
  • 评估批次大小：32
  • 随机种子：42
  • 优化器：Adam（带有特定的beta参数）
  • 学习率调度器：余弦型
  • 训练轮数：5轮

训练成果

在5轮训练过程中，模型表现持续提升：

  • 训练损失从0.4123降至0.3475
  • 验证损失最终稳定在0.4602
  • DER指标保持在0.18左右的良好水平
  • 各项错误率指标都维持在较低水平

技术环境

项目使用了最新的深度学习框架版本：

  • Transformers 4.40.0
  • Pytorch 2.2.2+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.19.1

应用价值

该模型特别适用于需要进行英语音频说话人分割的场景，如会议记录、电话对话分析、多人对话转录等。其良好的性能指标和便捷的使用方式，使其成为音频处理领域的实用工具。

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