3D-Speaker是阿里巴巴通义实验室语音团队推出的多模态开源项目,基于结合声学、语义、视觉信息,实现高精度的说话人识别和语种识别。3D-Speaker提供工业级模型、训练和推理代码,及大规模多设备、多距离、多方言的数据集,支持高挑战性的语音研究。最新更新增强多说话人日志功能,提升识别效率和准确性,适用于大规模对话数据的高效处理。
3D-Speaker的主要功能说话人日志:将音频划分为属于不同说话人的多个段落,识别出每个说话人的开始和结束时间。说话人识别:确定音频中说话人的身份。语种识别:识别音频中说话人所使用的语言。多模态识别:结合声学、语义、视觉信息,增强识别能力,尤其是在复杂声学环境中。重叠说话人检测:能识别出音频中任意说话人重叠的区域。3D-Speake的技术原理声学信息处理:声学编码器提取包含说话人信息的声学特征。应用数据增强算法(如WavAugment和SpecAugment)提高特征提取的鲁棒性。视觉信息融合:分析和提取人物脸部活动特征,基于视觉-音频多模态检测模块识别出当前画面中正在说话的人物信息。语义信息融合:结合语义信息,将说话人日志任务转化为对识别的文本内容进行说话人区分。用基于Bert模型的对话预测和说话人转换预测模块提取语义中的说话人信息。端到端说话人日志(EEND):采用EEND网络直接输出每个说话人的语音活动检测结果,识别任意说话人重叠区域。无监督聚类:结合传统的“特征提取-无监督聚类”框架进行全局人数检测,输出粗粒度的说话人ID段落结果。3D-Speaker的项目地址GitHub仓库:https://github.com/modelscope/3D-Speaker3D-Speaker的应用场景会议记录与分析:自动记录会议中的发言者及其发言时间,便于后续的会议内容整理和分析。法庭记录:在法庭审判过程中,自动区分和记录不同发言者(如法官、律师、证人)的发言,提高记录的准确性和效率。广播与电视内容制作:对广播或电视节目中的多个发言人进行实时识别和标注,便于内容编辑和后期制作。电话客服:在电话客服中,自动区分客户和客服人员的对话,有助于提高服务质量和进行对话内容分析。安全监控:在安全监控领域,对监控音频中的多个说话人进行识别,有助于快速定位和响应安全事件。
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