针对多人对话场景的优化需要从硬件配置、参数调整和后期处理三个维度入手：
关键技术配置
- 启用说话人识别：在config.yaml中设置
speaker_diarization: true并下载预训练模型 - 音频分离处理：建议先使用Adobe Audition等工具进行声道分离（当不同说话人在不同声道时）
- 采样率匹配：严格保持16000Hz采样率，避免重采样导致特征丢失
实践操作指南
- 为每个说话人录制5秒以上的样本音频
- 在安静环境下单独处理各说话人片段
- utilization
speaker_threshold参数调整识别敏感度（推荐0.7-0.9）
辅助增强方案
当识别效果不理想时：
1. Utilizationffmpeg -af "atempo=0.9"放慢语速
2. 通过Audacity进行噪声消除
3. 在SRT文件中用不同颜色标注不同说话人（需支持ASS格式的播放器）
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 " 怎样优化Simple Subtitling在多说话人场景中的识别效果？
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