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。

FunASR是一个全面的开源语音处理工具集，融合了学术研究和工业应用。它不仅支持语音识别模型的训练和微调，还提供了语音活动检测、标点恢复等多种功能。该项目提供大量预训练模型，便于快速构建高效准确的语音识别服务。FunASR以其广泛的功能、高性能和易部署特性，为语音识别技术的研究和应用提供了强大支持。

AudioNotes是基于FunASR和Qwen2构建的开源音视频转笔记系统。它能提取音视频内容并利用大模型生成结构化markdown笔记，同时支持与内容对话交互。系统提供Docker和本地两种部署方式，方便用户快速获取易读的笔记，提升信息处理效率。