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Pyannote Speaker Diarization Endpoint

KIFFによって開発
pyannote.audio 2.0バージョンに基づく話者分割モデルで、音声内の異なる話者を自動検出・分割する
ダウンロード数 1,830
リリース時間 : 6/18/2023

モデル概要

このモデルはエンドツーエンドの話者分割システムで、音声内の話者変化、音声活動、重複音声を自動検出でき、話者数の手動指定やパラメータ調整が不要

モデル特徴

完全自動処理
手動の音声活動検出や話者数指定が不要
重複音声検出
同時に話す複数の話者を識別・処理可能
高性能
複数のベンチマークデータセットで優れた性能
リアルタイム処理
リアルタイムファクター約5%、1時間の音声処理に約3分

モデル能力

話者分割
音声活動検出
重複音声検出
自動話者カウント
音声分析

使用事例

会議記録
会議記録分析
会議録音から異なる発言者とその発言時間を自動識別
会議記録効率向上、自動発言タイムライン生成
メディア分析
放送番組分析
番組内の司会者とゲストの発話パターン分析
コンテンツ制作者の番組構成最適化支援
音声研究
会話分析
多人数会話における発話交代パターン研究
言語学・社会学研究のデータ支援
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