声纹识别,也称为说话人识别,指把不同说话人的声音,按照说话人身份区分开来的技术。 英文名:voice recognition、speaker recognition、voiceprint recognition、talker recognition 借助说话人日志技术可以完成对音频数据流的结构化管理,具有广泛的应用价值,例如可以利用分离结果进行说话人自适应,以提高语音识别的准确率;可以辅...
摘要:随着近年来人机语音交互场景不断增加,利用麦克风阵列语音增强提高语音质量成为研究热点之一。与环境噪声不同,多说话人分离场景下干扰说话人语音与目标说话人同为语音信号,呈现类似的时、频特性,对传统麦克风阵列语音增强技术提出更高的挑战。针对多说话人分离场景,基于深度学习网络构建麦阵空间响应代价函数并进行优化,...
SpEx采用多任务学习算法进行优化,说话人分类应用交叉熵损失,语音信号分离采用SI-SDR损失; SpEx多尺度的编解码。 SpEx+ SpEx并不是一个完全时域的方法,尽管在说话人提取部分采用了时域的编码,但是却使用了频域的speaker embedding作为参考(说话人编码器采用频谱特征MFCC作为输入),这样造成的mismatch会影响模型的效果。 相...
说话人分离 | 录音分离 | 区分不同说话人声音 | 声纹识别 | 录音拆分 | 单轨录音拆分说话人 | 语音识别 | FunASR 1.6万 0 01:06 App FunASR语音识别 + Qwen2大模型,快速提取音视频内容,整理成结构化的Markdown笔记,准确度非常高 1277 0 04:32 App 说话人分离 | 语音分离 | 音频拆分 | 语音转文本...
通过说话人分离技术,我们可以将多人同时说话的语音信号分离成多个独立的语音流,然后对每个语音流进行单独的识别。这样,我们就可以在多人同时说话的情况下,准确地识别出每个人的语音内容。 单词级时间戳和说话人分离技术的结合,为我们提供了一种全新的语音识别方法。这种方法不仅可以提高语音识别的准确性,还可以处理多...
语音分离(Speech Separation),就是在一个有多个说话人同时说话的场景里,把不同说话人的声音分离出来。目标说话人提取(Target Speaker Extraction)则是根据给定的目标说话人信息,把混合语音当中属于目标说话人的声音抽取出来。 下图汇总了目前主流的语音分离和说话人提取技术在两个不同的数据集上的性能,一个是 WSJ0-2...
通过声音的MFCC，可以实现说话声音识别，用于语音活动检测，以及辅助判断“谁在说话”的任务。同时，说话人分割和聚类用于确定“什么时候说话”，从而完成完整的说话人分离过程。通过上述技术，我们可以有效实现语音的说话人分离，提升语音识别、自动转写、语料库管理等应用的效率与准确性。
泛化性问题：尽管深度学习在单通道语音分离领域取得了显著进步，但在真实环境中的泛化性问题仍然突出。模型需要更好地适应实际环境的多说话人场景。audiovisual多模态数据的应用：利用audiovisual多模态数据可能为解决泛化性问题提供新思路。通过结合视觉信息，模型可以更有效地理解和分离混合语音信号。综上所述，...
TranscriptionStream是一个开源项目,旨在提供一站式的自托管离线语音转录、说话人分离和AI摘要服务。该项目集成了多种先进的语音处理和自然语言处理技术,使用户能够轻松地将音频和视频文件转换为高质量的文本记录,同时识别不同的说话人,并生成内容摘要。 主要特性 ...
《基于深度学习的多说话人语音分离技术研究》一、引言随着人工智能技术的飞速发展,语音处理技术在许多领域得到了广泛的应用。其中,多说话人语音分离技术作为语音处理的关键技术之一,在会议、听写、智能助手等领域具有重要应用价值。然而,由于不同说话人的语音在时域和频域上的重叠和混淆,使得多说话人语音分离成为一个具有...