Недавно я начал болтать об извлечении функций и диаризации докладчиков на небольшой встрече, которую мы провели здесь, на pyDelhi (встреча пользователей python, базирующаяся в Дели, Индия). Несмотря на то, что выступление было эпическим провалом (потому что все были многоуровневыми и никто не хотел знать, как производятся и анализируются звуки), я подумал о написании небольшой итоговой статьи, чтобы забить последний гвоздь в гроб. В статье есть слайды моей презентации, 2 ядра Kaggle и..

С развитием голосовой биометрии и систем распознавания речи возможность обработки звука из нескольких динамиков стала критически важной. Эта статья представляет собой базовое руководство для этого процесса с помощью Kaldi X-Vectors, современной техники. В большинстве реальных сценариев речь не входит в четко определенные аудиосегменты только с одним динамиком. В большинстве разговоров, с которыми должны будут работать наши алгоритмы, люди будут перебивать друг друга, и обрезка звука между..

Неконтролируемый способ узнать, «кто когда и когда говорил» в аудиофайле, где выступающих всего два. Обработку речи можно разделить на 2 большие категории: 1. Распознавание речи : обнаруживается аудиосодержание речи 2. Распознавание динамика : определение говорящих в разговоре Диаризация спикера попадает во вторую категорию. Диаризация динамика - это задача по определению времени начала и окончания выступающего в аудиофайле. 1. Предпосылка Для этого поста нам понадобятся..

Диаризация говорящего — это задача определения времени начала и окончания выступления говорящего в аудиофайле. Существует множество облачных сервисов и алгоритмов глубокого обучения, используемых для диаризизации, в этой статье мы построим некоторый график для представления диаризации с помощью pyplot. Входные данные: аудиофайл с несколькими динамиками и файл npz с метками. Вывод: график pyplot, как показано выше. Давайте построим это вместе, давайте сначала загрузим данные..