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怎样优化Simple Subtitling在多说话人场景中的识别效果？

2025-08-23

1.1 K

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
使用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. 使用ffmpeg -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）

本答案来源于文章《Simple Subtitling：自动生成视频字幕和说话者标识的开源工具》

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