# オーバーラップ音声検出

Speaker Diarization 2.5
MIT
pyannote/speaker-diarization-3.0をベースに改良した話者分割モデル。speechbrain/spkrec-ecapa-voxcelebを使用した話者埋め込みにより、特定のテストでより優れた性能を発揮
話者の処理
S
Willy030125
26
0
Speaker Diarization 3.1
MIT
Pyannoteオーディオスピーカー分割パイプライン、オーディオ内の異なるスピーカーを自動検出・分割するためのもの
話者の処理
S
fatymatariq
1,120
0
Segmentation
MIT
これはエンドツーエンドの話者セグメンテーションモデルで、音声活動検出、オーバーラップ音声検出、リセグメンテーションタスクに使用されます。
話者の処理 TensorBoard
S
salmanshahid
1,790
0
Speaker Diarization 3.1
MIT
音声内の異なる話者を自動的に検出・分割する音声処理モデルです。
話者の処理
S
pyannote
11.7M
822
Speaker Diarization 3.0
MIT
pyannote.audio 3.0.0でトレーニングされたスピーカーダイアリゼーションパイプライン。自動音声活動検出、スピーカー変化検出、オーバーラップ音声検出をサポート
話者の処理
S
pyannote
463.91k
186
Phil Pyannote Speaker Diarization Endpoint
MIT
pyannote.audio 2.0バージョンに基づくスピーカーダイアリゼーションモデルで、音声中の異なる話者を自動検出・分割します。
話者の処理
P
tawkit
215
7
Pyannote Segmentation
MIT
これはエンドツーエンドの話者分割モデルで、音声活動検出、オーバーラップ音声検出、再分割タスクをサポートします。
話者の処理
P
philschmid
427
9
Pyannote Speaker Diarization Endpoint
MIT
pyannote.audio 2.0ベースの話者分割モデルで、音声中の話者変化や音声活動を自動検出
話者の処理
P
philschmid
51
18
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