2025年最佳的 38 个说话人处理工具

这是一个基于幂集编码的说话人分割模型，能够处理10秒音频片段并识别多个说话人及其重叠语音。

一个用于说话人分割的音频处理模型，能够自动检测和分割音频中的不同说话人。

一个用于语音活动检测、重叠语音检测和说话人分割的音频处理模型

基于pyannote.audio 2.1.1版本的说话人分割模型，用于自动检测音频中的说话人变化和重叠语音

基于pyannote.audio 3.0.0训练的说话人分割管道，支持自动语音活动检测、说话人变化检测和重叠语音检测

基于Sortformer架构的端到端说话人日志模型，通过按说话人语音段到达时间顺序解决日志中的排列问题，支持最多4个说话人识别。

基于pyannote3.0改进的说话人日志模型，在多个测试集上WDER相对降低16.5%

一个用于检测音频中重叠语音的预训练模型，能够识别两个或更多说话人同时活跃的时间段。

这是一个使用SpeechBrain预训练的TDNN模型，用于提取说话人嵌入向量，主要应用于说话人验证和识别任务。

SpeechT5是基于CMU ARCTIC数据集微调的语音转换模型，支持将一种语音转换为另一种语音，保持内容不变但改变音色特征。

Reverb说话人日志V2是一个基于pyannote-audio的说话人日志模型，相比基准pyannote3.0模型在多个测试集上表现更优。

基于pyannote.audio 2.0版本的说话人分割模型，用于自动检测和分割音频中的不同说话人

这是一个端到端的说话人分割模型，用于语音活动检测、重叠语音检测和重分割任务。

基于Wav2Vec2-base预训练模型，在VoxCeleb1数据集上微调的说话人识别模型，用于语音分类任务

这是一个用于音频分割的模型，能够检测说话人变化、语音活动及重叠语音，适用于多说话人场景的音频分析。

Pyannote音频说话人分割管道，用于自动检测和分割音频中的不同说话人

这是一个基于Wav2Vec2架构的说话人验证模型，专为SUPERB基准测试中的说话人验证任务设计。

这是一个用于音频处理的说话人分割模型，能够检测语音活动、重叠语音和多个说话人。

Pyannote.audio的说话人日志管道，用于自动检测和分割音频中的不同说话人

基于深度学习的合成语音检测模型，通过微调预训练模型实现高效准确的合成语音检测

这是一个基于幂集编码的说话人分割模型，能够处理10秒音频片段并识别多个说话人及其重叠情况。

基于Hubert的说话人识别模型，针对SUPERB基准任务优化

这是一个端到端的说话人分割模型，支持语音活动检测、重叠语音检测和重分割任务。

一个用于说话人分割和嵌入的音频处理模型，支持自动语音活动检测和重叠语音检测。

这是一个基于pyannote.audio的说话人分割模型，能检测语音活动、说话人变更和重叠语音。

基于Hubert-Large架构的说话人识别模型，在VoxCeleb1数据集上训练，用于语音分类任务

Pyannote.audio的说话人分割管道，用于自动检测音频中的说话人变化和分割语音片段

基于pyannote.audio 2.0版本的说话人分割模型，用于自动检测和分割音频中的不同说话人。

基于pyannote.audio的说话人分割模型，用于检测音频中的说话人变化和语音活动

基于ResNet293架构的说话人嵌入模型，经过大间隔微调优化，支持说话人识别、相似度计算和语音分割等任务

基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，用于识别合成或篡改的语音内容

基于pyannote.audio 2.0的说话人分割模型，用于自动检测音频中的说话人变化和语音活动

基于ResNet34架构的说话人嵌入模型，经过大间隔微调，在VoxCeleb2数据集上训练，支持说话人识别和相似度计算等任务。

基于SpeechBrain的ECAPA-TDNN说话人嵌入模型与SVM分类器，可从音频输入中预测说话人性别。

基于 Wav2Vec2-Large 架构的说话人识别模型，在 VoxCeleb1 数据集上训练，用于将语音按说话人身份分类

基于pyannote/speaker-diarization-3.0修改的说话人分割模型，使用speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb进行说话人嵌入，在某些测试中表现更优

这是一个基于pyannote/segmentation-3.0基础模型微调的说话人日志模型，专门针对日语电话对话场景优化。

这是一个基于幂集多类交叉熵损失的说话人分割模型，能够处理10秒单声道音频，输出说话人分割结果。