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speaker-diarization-3.0

speaker-diarization-3.0

基于pyannote.audio的多功能说话人分离模型

该模型基于pyannote.audio 3.0.0训练，可处理16kHz单声道音频并输出说话人分离结果。经多个数据集基准测试，表现优异。支持GPU加速实时处理，提供进度监控和说话人数量控制等功能。适用于需要高性能说话人分离的研究和开发场景。

Huggingface模型深度学习Github音频分析开源项目说话人分类pyannote.audio语音处理
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speaker-diarization-3.0项目介绍

项目概述

speaker-diarization-3.0是一个由Séverin Baroudi使用pyannote.audio 3.0.0版本训练的开源说话人分类流水线。该项目旨在实现高效准确的说话人分类,可以处理单声道16kHz采样的音频,输出说话人分类结果。

主要特点

  1. 开源免费:该项目采用MIT许可证,完全开源且免费使用。

  2. 功能强大:可以自动处理多声道音频和不同采样率的音频文件。

  3. 使用简便:只需几行代码即可完成说话人分类任务。

  4. GPU加速:支持GPU加速处理,大幅提高处理速度。

  5. 灵活控制:可以设置说话人数量的上下限或固定数量。

  6. 进度监控:提供钩子函数用于监控处理进度。

使用方法

使用该项目需要先安装pyannote.audio 3.0版本,并接受相关模型的使用条件。然后只需几行Python代码即可实现说话人分类:

from pyannote.audio import Pipeline
pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization-3.0", 
                                    use_auth_token="YOUR_TOKEN")
diarization = pipeline("audio.wav")

性能表现

该项目在多个公开数据集上进行了全自动测试,无需人工调整参数。在AISHELL-4、AMI、DIHARD 3等数据集上的说话人错误率(DER)分别为12.3%、19.0%和21.7%,表现出色。

应用场景

speaker-diarization-3.0适用于需要进行说话人分类的各种场景,如:

  1. 会议记录自动化
  2. 广播节目分析
  3. 电话客服质量控制
  4. 多人对话系统
  5. 语音识别预处理

总结

speaker-diarization-3.0是一个功能强大、易用性高的开源说话人分类项目。它不仅性能出色,而且具有良好的灵活性和可扩展性,为语音分析领域提供了一个优秀的工具。

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