Speaker Diarization 技術解析與應用

AyaAbout 4 min

Speaker Diarization 技術解析與應用

1. 引言

1.1 什麼是 Speaker Diarization？

Speaker Diarization（說話人分離）是一種語音技術，旨在自動識別並區分一段音訊中不同說話人的語音片段，通常以「Who spoke when?」為核心問題。

1.2 重要性與應用場景

會議記錄與轉錄：自動標記參與者發言時間，提高文字紀錄的可讀性。
廣播與媒體監聽：自動區分主持人與來賓。
語音助理與客服分析：提升語音分析系統的準確性。
司法與監控：從電話錄音或監聽資料中識別說話人。

1.3 主要技術挑戰

說話人重疊（Speaker Overlap）：當多個人同時說話時，區分語音片段較困難。
背景噪音與回音：環境音可能影響特徵提取。
未知說話人數：無法事先確定音訊中有多少個說話人。
變動的說話風格與語音變異：同一個人可能在不同情境下語音特徵變化。

2. Speaker Diarization 的工作流程

2.1 語音前處理

語音增強（Speech Enhancement）：使用降噪技術（如 Spectral Subtraction）提高語音品質。
語音活動檢測（VAD, Voice Activity Detection）：過濾掉靜音片段，減少無意義數據。

2.2 特徵提取（Feature Extraction）

MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）：常用於語音識別的特徵。
i-Vectors & x-Vectors：更現代的說話人嵌入技術，捕捉語音的時序資訊。

2.3 語音分群（Clustering）

K-means：將特徵向量分成 K 個群組。
Spectral Clustering：透過圖論方法來進行分群。
Agglomerative Hierarchical Clustering（AHC）：使用層次分群方法來識別不同說話人。

2.4 語者標識與後處理

PLDA（Probabilistic Linear Discriminant Analysis）：提高說話人分群準確度。
後處理校正：透過 Viterbi decoding 進一步修正邊界。

3. 常見方法與開源框架

3.1 傳統方法

GMM-HMM（高斯混合模型 - 隱馬可夫模型）
i-Vector + PLDA

3.2 深度學習方法

DNN（深度神經網絡）：用於特徵提取與語音分群。
LSTM（長短時記憶網絡）：擅長處理時序數據。
Transformer-based Models：利用注意力機制提升說話人嵌入準確度。

3.3 開源工具

4. 近期發展與挑戰

4.1 Speaker Overlap Detection

現代系統正在研究如何區分同時說話的多個語者，避免將重疊語音視為單一人。

4.2 語者嵌入技術的進化

x-Vectors 改進：比 i-Vectors 更適合深度學習模型。
ECAPA-TDNN：一種強化語者嵌入的方法。

4.3 低資源環境的 Speaker Diarization

小型模型的開發，使其能夠在邊緣設備上運行。

5. 應用案例與實作

5.1 Google Meet、Otter.ai 的應用

Google Meet 利用 ASR + Diarization 來標記發言者。
Otter.ai 創建逐字稿並標示說話人。

5.2 Kaldi + Pyannote 實作示例

# 下載 Kaldi
git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git

# 安裝 pyannote-audio
pip install pyannote.audio

from pyannote.audio.pipelines import SpeakerDiarization as SD
pipeline = SD.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
result = pipeline("audio.wav")
print(result)

5.3 可用的優化策略

使用更好的 VAD 模型來減少雜訊。
透過後處理修正說話人邊界。
結合語音識別（ASR）來提高分群準確率。

6. 實作 real-time speaker diarization with ASR

Ayaa17/live-transcribe-py (private repository)

If you would like to access, please contact me.