2025年最佳 38 款說話人處理工具

這是一個基於冪集編碼的說話人分割模型，能夠處理10秒音頻片段並識別多個說話人及其重疊語音。

一個用於說話人分割的音頻處理模型，能夠自動檢測和分割音頻中的不同說話人。

一個用於語音活動檢測、重疊語音檢測和說話人分割的音頻處理模型

基於pyannote.audio 2.1.1版本的說話人分割模型，用於自動檢測音頻中的說話人變化和重疊語音

基於pyannote.audio 3.0.0訓練的說話人分割管道，支持自動語音活動檢測、說話人變化檢測和重疊語音檢測

基於Sortformer架構的端到端說話人日誌模型，通過按說話人語音段到達時間順序解決日誌中的排列問題，支持最多4個說話人識別。

基於pyannote3.0改進的說話人日誌模型，在多個測試集上WDER相對降低16.5%

一個用於檢測音頻中重疊語音的預訓練模型，能夠識別兩個或更多說話人同時活躍的時間段。

這是一個使用SpeechBrain預訓練的TDNN模型，用於提取說話人嵌入向量，主要應用於說話人驗證和識別任務。

SpeechT5是基於CMU ARCTIC數據集微調的語音轉換模型，支持將一種語音轉換為另一種語音，保持內容不變但改變音色特徵。

Reverb說話人日誌V2是一個基於pyannote-audio的說話人日誌模型，相比基準pyannote3.0模型在多個測試集上表現更優。

基於pyannote.audio 2.0版本的說話人分割模型，用於自動檢測和分割音頻中的不同說話人

這是一個端到端的說話人分割模型，用於語音活動檢測、重疊語音檢測和重分割任務。

基於Wav2Vec2-base預訓練模型，在VoxCeleb1數據集上微調的說話人識別模型，用於語音分類任務

這是一個用於音頻分割的模型，能夠檢測說話人變化、語音活動及重疊語音，適用於多說話人場景的音頻分析。

Pyannote音頻說話人分割管道，用於自動檢測和分割音頻中的不同說話人

這是一個基於Wav2Vec2架構的說話人驗證模型，專為SUPERB基準測試中的說話人驗證任務設計。

這是一個用於音頻處理的說話人分割模型，能夠檢測語音活動、重疊語音和多個說話人。

Pyannote.audio的說話人日誌管道，用於自動檢測和分割音頻中的不同說話人

基於深度學習的合成語音檢測模型，通過微調預訓練模型實現高效準確的合成語音檢測

這是一個基於冪集編碼的說話人分割模型，能夠處理10秒音頻片段並識別多個說話人及其重疊情況。

基於Hubert的說話人識別模型，針對SUPERB基準任務優化

這是一個端到端的說話人分割模型，支持語音活動檢測、重疊語音檢測和重分割任務。

一個用於說話人分割和嵌入的音頻處理模型，支持自動語音活動檢測和重疊語音檢測。

這是一個基於pyannote.audio的說話人分割模型，能檢測語音活動、說話人變更和重疊語音。

基於Hubert-Large架構的說話人識別模型，在VoxCeleb1數據集上訓練，用於語音分類任務

Pyannote.audio的說話人分割管道，用於自動檢測音頻中的說話人變化和分割語音片段

基於pyannote.audio 2.0版本的說話人分割模型，用於自動檢測和分割音頻中的不同說話人。

基於pyannote.audio的說話人分割模型，用於檢測音頻中的說話人變化和語音活動

基於ResNet293架構的說話人嵌入模型，經過大間隔微調優化，支持說話人識別、相似度計算和語音分割等任務

基於facebook/wav2vec2-base微調的深度偽造音頻檢測模型，用於識別合成或篡改的語音內容

基於pyannote.audio 2.0的說話人分割模型，用於自動檢測音頻中的說話人變化和語音活動

基於ResNet34架構的說話人嵌入模型，經過大間隔微調，在VoxCeleb2數據集上訓練，支持說話人識別和相似度計算等任務。

基於SpeechBrain的ECAPA-TDNN說話人嵌入模型與SVM分類器，可從音頻輸入中預測說話人性別。

基於 Wav2Vec2-Large 架構的說話人識別模型，在 VoxCeleb1 數據集上訓練，用於將語音按說話人身份分類

基於pyannote/speaker-diarization-3.0修改的說話人分割模型，使用speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb進行說話人嵌入，在某些測試中表現更優

這是一個基於pyannote/segmentation-3.0基礎模型微調的說話人日誌模型，專門針對日語電話對話場景優化。

這是一個基於冪集多類交叉熵損失的說話人分割模型，能夠處理10秒單聲道音頻，輸出說話人分割結果。