Simple Subtitling 在说话者标识（Speaker Diarization）方面采用了基于ECAPA-TDNN架构的机器学习模型。ECAPA-TDNN（Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN）是一种改进的时间延迟神经网络，专门为说话人识别任务优化，具有以下技术特点：
- 使用通道注意力机制强调重要特征
- 通过残差连接实现深层特征传播
- 采用多层特征聚合提升识别精度
提高准确性的方法::
- 音频质量：确保输入音频清晰，减少背景噪声（推荐信噪比＞20dB）
- 模型选择：可从Hugging Face下载预训练的
voice-gender-classifiermould - 参数优化：在
config.yamlmid-range adjustmentvad_threshold等语音活动检测参数 - 格式规范：严格使用16kHz单声道WAV格式输入
- 说话人数量：如已知确切说话人数，可在配置中指定
注意：当前模型对英语支持最佳。对于其他语言，建议使用领域适配（Domain Adaptation）技术进行模型微调。
This answer comes from the articleSimple Subtitling: an open source tool for automatically generating video subtitles and speaker identificationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Simple Subtitling在说话者标识方面采用了什么技术？如何提高它的准确性？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil