这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【AI工具】使用 Whisper ASR 和 Pyannote 进行说话人分类。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
前言
什么是说话人二值化？
什么是扬声器嵌入？
扬声器嵌入的关键作用
说话人分类系统的工作原理文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-788112.html
执行文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-788112.html
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原文：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1756232395896695428wfr=spiderfor=pc 语音识别是人工智能中的一个领域，它允许计算机理解人类语音并将其转换为文本。 该技术用于 Alexa 和各种聊天机器人应用程序等设备。 而我们最常见的就是语音转录，语音转录可以语音转换为文字记录或字幕。
最近在学习视频剪辑的时候，希望找一款软件进行翻译；发现大多数是调用某云的Api进行翻译。通过查询资料,打算使用Whisper进行本地视频语音的识别，然后进行字幕文件的编辑（srt），最后通过ffmpeg添加到视频中。 Whisper 是 OpenAI 构建的通用语音识别模型。它于 2
Whisper 作为 OpenAI 最新开源的自动语音识别（ASR）模型，采用了编码器-解码器（encoder- decoder）transformer架构，并使用了 68 万小时的从互联网收集的多语言、多任务的已标注数据进行训练。根据其论文显示，Whisper 模型在无需微调（zero-shot）的情况下，在多个数据集的测试上鲁
在进行AD检测的模型中，原来使用的是whisper进行的语音转换，但是whisper只能实现ASR任务，并不能检测出不同说话者，所以需要学习一下SpeechBrain，实现说话者检测和情绪分类等不同的语音任务，以进一步完善当前的任务。 这里发现SpeechBrain实现起来比较费劲，自由度比较高，
运行 WhisperDesktop.exe , 启动后加载模型“load model，please wait…”,等待其将模型加载到内存。 2.1 下载模型 刚开始是没有模型的，需要到Hugging Face 2 的仓库里面下载模型并配置相关路径 2.1.1 进入Hugging Face 2 的仓库 点击 ggerganov/whisper.cpp 进入Hugging Face仓库 2.1.2 选择需要下载的模型
运行 WhisperDesktop.exe , 启动后加载模型“load model，please wait…”,等待其将模型加载到内存。 2.1 下载模型 刚开始是没有模型的，需要到Hugging Face 2 的仓库里面下载模型并配置相关路径 2.1.1 进入Hugging Face 2 的仓库 点击 ggerganov/whisper.cpp 进入Hugging Face仓库 2.1.2 选择需要下载的模型
您是否厌倦了手动转录数小时的录音？您想节省时间并提高工作效率吗？然后，您会很高兴听到 OpenAI 用于语音到文本转换的新 Whisper API！借助这项尖端的 AI 技术，您现在可以在 Python 程序中轻松地将音频文件转换为文本。让我们在下面探讨这是如何工作的！ 创建一个新文件
OpenAI是ChatGPT背后的创业公司，但该公司还有其他AI产品。 DALL-E是OpenAI的AI艺术生成器，可以根据人物的详细文字描述创建图像。 Whisper是一种语音识别模型，可以转录和翻译多种语言的音频。 ChatGPT自2022年11月推出以来迅速走红。但是背后的创业公司OpenAI还有其他AI产品。
NVIDIA 的综合语音 AI 工具包 RIVA 可以处理这种情况。此外，RIVA 可以构建应用程序，在本地设备（如 NVIDIA Jetson）上处理所有这些内容。 RIVA 是一个综合性库，包括： 自动语音识别 （ASR） 文本转语音合成 （TTS） 神经机器翻译 （NMT）（语言到语言的翻译，例如英语到西班牙语
