pyannote-audio

先进的开源语音说话人分离工具包

pyannote.audio 说话人分类开源工具包 PyTorch 语音处理 Github 开源项目

pyannote.audio是基于PyTorch的开源语音说话人分离工具包，提供先进预训练模型和管道。支持针对特定数据集微调，实现多GPU训练，采用Python优先API。在多项基准测试中表现优异，并提供全面文档和教程，包括模型应用、训练和自定义指南。适用于需要高性能说话人分离功能的音频处理项目。

speaker-diarization-3.0 - 基于pyannote.audio的多功能说话人分离模型

GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型深度学习语音处理说话人分类音频分析

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。

speaker-diarization-3.1 - 提升语音处理的开源说话人分区技术

GithubHuggingfacepyannote开源项目模型深度学习语音识别说话人分离音频处理

该开源语音分区模型应用了纯PyTorch，替换了存在问题的onnxruntime，以简化部署流程并可能提高推断效率。此工具接受16kHz的单声道音频输入，能够自动混合多声道音频为单声道，并支持音频的自动重采样。其高效性能允许在CPU或GPU上运行，同时支持从内存加载音频以加快处理速度。

speech-separation-ami-1.0 - 基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统

GithubHuggingfacepyannote.audio开源项目模型语音分离语音识别说话人分离音频处理

这是一个基于pyannote.audio的开源项目，实现了同步的说话人分类和语音分离功能。系统接收16kHz采样率的单声道音频，输出说话人分类结果和分离后的语音。该项目由Joonas Kalda基于AMI数据集开发，适用于实际多说话人场景。项目提供简洁的Python接口，支持GPU加速和内存处理，为语音分析提供了实用解决方案。

segmentation - 利用Pyannote开源工具进行语音分割与识别

GithubHuggingfacepyannote开源项目模型语音活动检测重分段重叠语音检测音频

探索使用Pyannote开源项目进行高效的语音分割，提高语音活动、重叠语音检测及重分段的性能。详细的使用说明和代码示例使音频处理过程更加准确快速，广泛适用于学术研究和商业应用。同时，Pyannote还为用户提供科学咨询服务和资助选项支持。

speaker-diarization - 高效实时的开源语音说话人分割系统

GithubHuggingfacepyannote开源项目机器学习模型语音识别说话人分离音频处理

pyannote/speaker-diarization是一个高效的开源说话人分割系统,支持指定说话人数量等高级功能。该系统在多个基准数据集上实现较低的分割错误率,无需人工调整。其实时因子约为2.5%,可快速处理大量音频。项目还提供详细的技术报告和适配指南,方便用户根据需求进行调整。

overlapped-speech-detection - 开源重叠语音检测工具实现多人同时发言识别

GithubHuggingfacepyannote声纹分割开源项目模型语音识别语音重叠检测音频处理

开源重叠语音检测工具overlapped-speech-detection专注于识别音频中的多人同时发言片段，通过Python API接口快速部署实现。该工具基于神经网络技术，支持多种数据集训练，可应用于会议记录、课堂互动、多人访谈等场景的语音分析。

pyannote-whisper - 整合Whisper和pyannote.audio的语音识别与说话人分割工具

Githubpyannote-whisper开源项目数字化转型语音识别说话人分类采购流程

pyannote-whisper整合了Whisper的自动语音识别和pyannote.audio的说话人分割功能。该工具提供命令行和Python接口，支持多种音频格式的转录和分析。它能生成带时间戳和说话人标识的文本，适用于会议记录和多人访谈分析。pyannote-whisper还可与ChatGPT集成，实现会议总结和观点提取，为语音内容分析提供完整解决方案。

python-audio-separator - Python音频分离工具轻松提取人声和乐器声轨

Audio SeparatorGithub人声分离开源项目模型推理音轨分离音频分离

Audio Separator是一个开源的Python音频分离工具，能将音频文件分离为人声、乐器等多个音轨。支持WAV、MP3等常见格式，提供命令行和Python API接口。采用MDX-Net、VR Arch等AI模型，支持GPU加速，可快速分离高质量音轨。适用于卡拉OK制作和音乐后期处理等场景。

voice-activity-detection - 基于pyannote.audio的开源语音活动检测模型

GithubHuggingfacepyannote声音分割开源项目模型语音活动检测说话人分类音频处理

该项目提供基于pyannote.audio 2.1的开源语音活动检测模型，可精确识别音频中的语音片段。支持AMI、DIHARD和VoxConverse等数据集，适用于多种应用场景。用户通过简单的Python代码即可调用预训练模型，实现高效的语音检测。这一工具为语音分析和处理提供了可靠基础，适用于学术研究及商业应用。

nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱

GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图

nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱，利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性，支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具，nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。

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