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这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型，采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率，无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能，可用于说话人识别、验证和分类等任务。

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。

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。