🚀 说话人分割模型

本模型主要用于音频中的说话人分割任务，可实现语音活动检测、重叠语音检测和重新分割等功能，为音频处理和分析提供了强大的支持。

🚀 快速开始

如果你计划在生产环境中使用此开源模型，建议考虑切换到 pyannoteAI，以获得更好更快的选择。

✨ 主要特性

• 多任务支持：可进行语音活动检测、重叠语音检测和重新分割等任务。
• 可视化示例：提供了示例图片展示分割效果。
• 可复现研究：提供了论文结果复现所需的超参数。

📦 安装指南

本模型依赖于 pyannote.audio 2.1.1，具体安装说明请参考 安装指南。

💻 使用示例

基础用法

# 1. 访问 hf.co/pyannote/segmentation 并接受用户条件
# 2. 访问 hf.co/settings/tokens 创建访问令牌
# 3. 实例化预训练模型
from pyannote.audio import Model
model = Model.from_pretrained("pyannote/segmentation", 
                              use_auth_token="ACCESS_TOKEN_GOES_HERE")

语音活动检测

from pyannote.audio.pipelines import VoiceActivityDetection
pipeline = VoiceActivityDetection(segmentation=model)
HYPER_PARAMETERS = {
  # 起始/结束激活阈值
  "onset": 0.5, "offset": 0.5,
  # 移除短于该秒数的语音区域
  "min_duration_on": 0.0,
  # 填充短于该秒数的非语音区域
  "min_duration_off": 0.0
}
pipeline.instantiate(HYPER_PARAMETERS)
vad = pipeline("audio.wav")
# `vad` 是一个包含语音区域的 pyannote.core.Annotation 实例

重叠语音检测

from pyannote.audio.pipelines import OverlappedSpeechDetection
pipeline = OverlappedSpeechDetection(segmentation=model)
pipeline.instantiate(HYPER_PARAMETERS)
osd = pipeline("audio.wav")
# `osd` 是一个包含重叠语音区域的 pyannote.core.Annotation 实例

重新分割

from pyannote.audio.pipelines import Resegmentation
pipeline = Resegmentation(segmentation=model, 
                          diarization="baseline")
pipeline.instantiate(HYPER_PARAMETERS)
resegmented_baseline = pipeline({"audio": "audio.wav", "baseline": baseline})
# 其中 `baseline` 应作为 pyannote.core.Annotation 实例提供

原始分数

from pyannote.audio import Inference
inference = Inference(model)
segmentation = inference("audio.wav")
# `segmentation` 是一个 pyannote.core.SlidingWindowFeature 实例，包含如上图所示的原始分割分数（输出）

📚 详细文档

• 论文：End-to-end speaker segmentation for overlap-aware resegmentation
• 演示：Demo
• 博客文章：One-speaker segmentation model to rule them all

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🔗 引用信息

@inproceedings{Bredin2021,
  Title = {{End-to-end speaker segmentation for overlap-aware resegmentation}},
  Author = {{Bredin}, Herv{\'e} and {Laurent}, Antoine},
  Booktitle = {Proc. Interspeech 2021},
  Address = {Brno, Czech Republic},
  Month = {August},
  Year = {2021},
}

@inproceedings{Bredin2020,
  Title = {{pyannote.audio: neural building blocks for speaker diarization}},
  Author = {{Bredin}, Herv{\'e} and {Yin}, Ruiqing and {Coria}, Juan Manuel and {Gelly}, Gregory and {Korshunov}, Pavel and {Lavechin}, Marvin and {Fustes}, Diego and {Titeux}, Hadrien and {Bouaziz}, Wassim and {Gill}, Marie-Philippe},
  Booktitle = {ICASSP 2020, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing},
  Address = {Barcelona, Spain},
  Month = {May},
  Year = {2020},
}

🔍 可复现研究

为了复现论文 "End-to-end speaker segmentation for overlap-aware resegmentation" 的结果，请使用 pyannote/segmentation@Interspeech2021 并配合以下超参数：

语音活动检测

重叠语音检测

VBx 重新分割

预期输出（和 VBx 基线）也在 /reproducible_research 子目录中提供。