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Speaker Diarization V1

objects76によって開発
これはパワーセットマルチクラス交差エントロピー損失に基づくスピーカーセグメンテーションモデルで、10秒のモノラル音声を処理し、スピーカーセグメンテーション結果を出力できます。
ダウンロード数 13
リリース時間 : 9/9/2024

モデル概要

このモデルは主に音声中のスピーカーセグメンテーション、音声活動検出、およびオーバーラップ音声検出に使用され、マルチスピーカーシーンでの音声分析をサポートします。

モデル特徴

パワーセットマルチクラスエンコーディング
パワーセットマルチクラス交差エントロピー損失を使用してトレーニングされ、複数のスピーカーの音声セグメンテーションを同時に処理できます。
マルチスピーカーサポート
最大3人のスピーカーとそのオーバーラップ音声状況を識別できます。
複数データセットの統合
トレーニングデータにはAISHELL、AliMeeting、AMIなどの有名なデータセットが統合されています。

モデル能力

スピーカーセグメンテーション
音声活動検出
オーバーラップ音声検出
マルチスピーカー識別

使用事例

音声分析
会議記録分析
会議録音中の異なる発言者の音声段落を自動識別
会議記録効率を向上させ、発言者を自動的に区別
音声書き起こし前処理
音声認識前にスピーカーセグメンテーションを実施
書き起こし精度を向上させ、スピーカー注釈を実現
音声処理
オーバーラップ音声検出
音声中の複数人が同時に話している部分を識別
対話インタラクションパターンの分析を支援
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