多说话人识别的系统解决方案
针对会议、访谈等多说话人场景，需综合采用技术方案：
- 基础分离方案::
1. 预处理使用PyAnnote做声纹分离python -m pyannote.audio apply --model diarization input.wav output.rttm
2. Adoption--speaker_diarization参数启用内置识别 - 实时区分方案::
• 硬件层面使用多麦克风阵列录制备用音轨
• 运行命令添加--max_speakers 3限制说话人数
• 输出格式选用--format srt带说话人标签
高级配置建议：
• 对重要会议建议组合使用Auphonic做后期处理
• 在config.yamlAdjustment in the middle:diarization:
threshold: 0.7
min_duration: 1.5
• 对固定人员场景可预先录制声纹特征库
This answer comes from the articleWhisperChain: real-time speech-to-text and optimization of spoken wordsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免WhisperChain在多说话人场景下的识别混乱？
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