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怎样避免WhisperChain在多说话人场景下的识别混乱？

2025-08-30

1.3 K

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. 通过--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.yaml中调整：
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