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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。

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。

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。

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。

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。

Brouhaha是一个基于pyannote.audio的开源音频分析模型，集成了语音活动检测、语音信噪比和C50房间声学评估功能。该模型采用多任务训练方法，在LibriSpeech、AudioSet等数据集上进行训练，能够同时处理多项语音分析任务。Brouhaha通过简单的Python接口即可使用，为语音处理和声学分析研究提供了便捷工具。该项目在GitHub上开源，为相关领域的研究人员和开发者提供了新的技术支持。

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。