speaker-segmentation-fine-tuned-callhome-jpnオープンソースモデル - 日本語の電話会話の話者を高精度で識別

Speaker Segmentation Fine Tuned Callhome Jpn

kamilakesbiによって開発

これはpyannote/segmentation-3.0ベースモデルをファインチューニングした話者ロギングモデルで、日本語の電話会話シナリオに特化して最適化されています。

ダウンロード数 18

リリース時間 : 4/22/2024

モデル概要

このモデルは音声処理における話者ロギングタスクに使用され、音声活動、話者変更、および重複音声を検出でき、電話会話シナリオの分析に適しています。

日本語電話会話最適化

日本語の電話会話シナリオに特化してファインチューニングされ、このシナリオでの話者認識精度を向上させます

重複音声検出

会話中の同時発話部分を検出できます

話者変更検出

会話中の話者切り替えポイントを正確に識別します

音声活動検出

話者分割

重複音声検出

話者変更検出

電話会話分析

カスタマーサービス品質監視

カスタマーサービス電話の会話パターンと品質を分析

異なる話者を識別し、会話構造と応答時間を分析

会議議事録分析

会議録音から自動的に発話者を分割

タイムスタンプ付き話者ラベルを生成

属性	详情
モデルタイプ	話者セグメンテーションファインチューニングモデル
ベースモデル	pyannote/segmentation-3.0
学習データセット	diarizers-community/callhome
タグ	speaker-diarization、speaker-segmentation、generated_from_trainer、pyannote、pyannote.audio、pyannote-audio-model、audio、voice、speech、speaker、speaker-change-detection、voice-activity-detection、overlapped-speech-detection、resegmentation