多说话人声纹分割聚类-声智科技

专用API

服务商：北京声智科技有限公司

【更新时间: 2024.06.13】多说话人声纹分割聚类，能够依据音频中存在的多个说话人的声纹，实现对音频的精准切分，同时还可以将单一说话人的音频内容进行有效聚合，从而为相关处理提供极大的便利与支持。

0元起（支持套餐）去服务商官网采购>

服务星级：2星

浏览次数

采购人数

试用次数

SLA: N/A

响应: N/A

适用于个人&企业

官方 Demo

书签名称

确定

相似API

图片翻译-百度

图片文字识别+翻译：集成图片文字识别与文本翻译，支持语种自动检测实景回填：支持实景回填，返回图片结果

音频文件转写-百度

将批量上传的音频文件识别为文字，12小时内返回识别结果。适合录音质检、会议内容总结、音频内容分析等场景

Azure 说话人识别

说话人识别技术通过分析语音样本中的独特特征，如音调、语调、口音和发音习惯，来准确地验证和识别个体说话人。

API详情
定价
使用指南
常见 FAQ
关于我们
相关推荐

产品介绍

什么是声智科技的多说话人声纹分割聚类?

多说话人声纹分割聚类是指一种音频处理技术，能够识别音频中多个说话人的声纹特征，并根据这些特征将音频切分成不同的片段，同时将这些片段中属于同一说话人的内容聚合在一起。这种技术可以应用于语音识别、会议记录、电话录音等多种场景，以提高语音识别的准确性和效率。在实际应用中，多说话人声纹分割聚类技术通常包括语音活跃性检测、说话人变更点检测和说话人聚类等多个步骤，以实现对复杂音频信号的准确处理。

什么是声智科技的多说话人声纹分割聚类？

由服务使用方的应用程序发起，以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用声智科技的多说话人声纹分割聚类，从而实现程序的自动化交互，提高服务效率。

声智科技的多说话人声纹分割聚类有哪些核心功能？

说话人检测与分割：
- 该技术能够检测音频中是否存在多个说话人，并确定每个说话人的语音段。
- 通过对音频进行定长切分（如每段0.5秒至2秒之间），可以确保每个切分后的片段尽可能地只包含一个说话人的语音。
- 另一种方法是通过训练说话人转换检测模型（Speaker Change Detection, SCD），以SCD预测的转换点进行音频的切分。
声纹特征提取：
- 使用预训练好的声纹识别模型，提取出各个音频片段的声纹向量信息（如D-Vector、i-vector、x-vector等）。
- 这些声纹向量信息能够反映说话人的身份，如声音的音调、音色、语速等特征。
相似度矩阵构建：
- 通过音频的声纹向量矩阵的转置与自身相乘，构建音频的相似度矩阵。
- 该相似度矩阵描述了音频各个片段之间的相似度，为后续的聚类分析提供了依据。
聚类分析：
- 基于相似度矩阵，利用聚类算法（如层次聚类）对各个音频片段进行聚类。
- 聚类算法的输出是每个片段对应的聚类标签，这些标签可以作为说话人身份的标记，实现将同一说话人的音频内容聚合在一起。
语音活跃性检测（VAD）：
- 识别音频中的有效语音部分和非语音部分（如静音、噪音、音乐等）。
- 去除非语音部分对系统性能的影响，只对有效的语音部分进行处理和分析。
错误率评估：
- 通过评估指标（如Diarization Error Rate, DER）对模型输出结果进行评估，以量化多说话人声纹分割聚类的性能。

声智科技的多说话人声纹分割聚类的核心优势是什么？

提高语音识别的准确性：
- 通过将包含多个说话人的音频信号进行分割和聚类，该技术可以单独处理每个说话人的语音，从而避免了语音识别时将其他说话人的语音错误地识别到结果中，提高了识别的准确性。
处理复杂场景：
- 该技术特别适用于处理包含多个说话人交替说话的复杂音频场景，如会议记录、电话录音等。在这些场景中，传统的语音识别技术往往难以准确识别每个人的语音，而多说话人声纹分割聚类技术可以有效地解决这一问题。
声纹特征提取：
- 该技术利用预训练好的声纹识别模型提取声纹特征，这些特征能够准确反映说话人的身份，包括声音的音调、音色、语速等。这使得该技术能够更准确地识别不同说话人的语音。
自动化处理：
- 多说话人声纹分割聚类技术实现了对音频信号的自动化处理，无需人工干预即可快速完成音频的分割和聚类。这大大提高了处理效率，降低了人工成本。
可扩展性和灵活性：
- 该技术可以应用于不同领域和场景，只需调整相关参数和模型即可适应不同的需求。此外，该技术还可以与其他技术（如语音识别、自然语言处理等）结合使用，实现更复杂的音频处理任务。

在哪些场景会用到声智科技的多说话人声纹分割聚类？

呼叫客服中心电话信道：
- 在金融、保险、电商等领域的呼叫客服中心，客服与客户的语音保存在同一声道，需要对两者的语音进行分割以单独分析。使用此API接口可以将单通道的电话语音中客服和客户的语音单独分离开来，进而进行声纹识别、语音识别等后续处理。
- 例如，在金融领域，银行可以使用此技术来分割逾期不还的订单电话录音，以建设黑声纹库，准确识别黑名单用户，降低坏账率。
会议内容纪要：
- 在会议结束后，需要将会议录音转换为文字形式的会议纪要。然而，会议中通常有多个发言者，直接识别整个录音会导致内容混乱。通过"多说话人声纹分割聚类" API接口，可以分离出每个发言者的语音片段，然后单独进行语音识别，从而准确生成会议纪要。
法律场景：
- 在法庭审讯、律师咨询等法律场景中，经常需要记录和分析多人的对话。使用此API接口可以方便地分割和聚类不同人的语音，帮助法律专业人士快速定位关键信息。
媒体和娱乐：
- 在广播、电视节目、电影等媒体娱乐内容中，可能需要将多个角色的对话分离出来进行编辑或处理。通过此API接口，可以轻松实现这一功能。
安全监控：
- 在安全监控领域，如电话诈骗、电话骚扰等情况下，需要识别和分析电话录音中的多个说话人。此API接口可以帮助安全机构快速定位嫌疑人，提高监控效率。
智能音箱和智能家居：
- 在家庭环境中使用智能音箱时，如果同时有多人讲话，智能音箱可能无法准确识别指令。通过"多说话人声纹分割聚类" API接口，智能音箱可以区分不同人的语音，从而更准确地执行指令。