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speech-separation-ami-1.0

基于pyannote.audio的多说话人语音分离与分类系统

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。

awesome-diarization - 说话者分离和语音分割的数据集
FunASRGithubMiniVoxSIDEKITSpeaker DiarizationSpeechBrain开源项目
提供全面的说话者分离资源,包括最新的论文、软件工具、数据集和学习材料,旨在推进语音分割和说话者识别技术的发展。这些资源汇集了深度学习的最新进展及其实际应用,帮助研究人员和开发者找到最有效的解决方案。
whisper-diarization - 基于OpenAI Whisper的音频转录和说话人分离工具
GithubOpenAI WhisperSpeaker Diarization开源项目语音识别说话人分类音频处理
whisper-diarization项目整合了OpenAI Whisper的语音识别技术和先进的说话人分离方法。该工具首先进行人声提取,然后利用Whisper生成转录文本,并通过WhisperX优化时间戳。结合MarbleNet和TitaNet等技术,它能够准确识别多个说话人,最终输出包含说话人标识的精确转录结果。这一开源解决方案特别适合需要处理多人对话音频的场景,为音频转录和分析提供了强大支持。
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。
3D-Speaker - 开源多模态说话人识别与验证工具包
3D-SpeakerGithubModelScope开源工具包开源项目说话人验证预训练模型
3D-Speaker是一个开源的单模态和多模态说话人验证、识别和分离工具包。它提供ERes2Net、CAM++等预训练模型,适用于多种说话人相关任务。该项目发布的大规模语音数据集3D-Speaker有助于语音表示解耦研究。3D-Speaker支持有监督和自监督训练,以及语言识别等多种实验设置,为研究人员提供全面的说话人技术解决方案。
wavlm-base-plus-sd - WavLM预训练模型助力高性能说话人分类
GithubHuggingfaceWavLM开源项目模型自监督学习语音处理说话人分类音频分析
WavLM-Base-Plus-SD是一个基于微软WavLM技术的预训练模型,专注于说话人分类任务。该模型在94,000小时的大规模语音数据上进行自监督学习,采用创新的话语混合训练策略,有效保留说话人身份信息。在SUPERB基准测试中,模型展现出卓越性能,可显著提升多种语音处理任务的效果。通过简洁的API接口,用户可直接对音频进行说话人分类分析。
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。
diart - Python实时音频处理框架 支持说话人分离和语音活动检测
AI模型GithubPythondiart实时音频处理开源项目说话人分类
diart是一个开源的Python实时音频处理框架,专注于AI驱动的音频应用开发。其核心功能包括实时说话人分离、语音活动检测和增量聚类。该框架集成了说话人分段和嵌入模型,支持自定义AI流程、基准测试和超参数优化。diart还提供WebSocket接口,方便进行Web服务部署。
AudioSep - 自然语言驱动的多功能音频分离基础模型
AudioSepGithub开放域声音分离开源项目自然语言查询语音增强音频分离
AudioSep是一个创新的音频分离基础模型,可通过自然语言描述执行多种音频分离任务。该模型在音频事件分离、乐器分离和语音增强等领域展现出卓越的性能和泛化能力。AudioSep支持用户通过文本描述精确分离所需音频内容,为音频处理技术开辟了新的应用方向。
speech-resynthesis - 基于离散解耦自监督表示的语音重合成技术
Github开源项目自监督学习表示学习语音合成语音编码语音重合成
该项目开发了一种新型语音重合成方法,采用自监督学习的离散表示技术,分别提取语音内容、韵律信息和说话人特征。这种方法实现了可控的语音合成,在重建质量和特征解耦方面表现优异。此外,该技术还可应用于超轻量级语音编解码,以365比特/秒的低比特率提供高质量语音输出。项目提供完整的训练和推理流程,兼容多种数据集和自监督学习方法。
Whisper-transcription_and_diarization-speaker-identification- - 使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别的完整教程
GithubOpenAIWhisperdiarization人工智能开源项目音频转录
本教程详细介绍如何使用OpenAI Whisper进行音频转录和说话人识别,并结合pyannote-audio进行对话分析。学习如何准备音频、区分说话人,并将结果与转录文本匹配,实现智能音频分析。
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