speech_campplus_speaker-diarization_common

Mirror of ModelScope iic/speech_campplus_speaker-diarization_common for youtube2notion Kaggle startup experiments.

Original ModelScope license: Apache License 2.0

Original description: 基于分段-聚类（segmentation-clustering）模块化的通用说话人日志框架，可以自动的识别音频中的对话人数并对其进行区分，适合用于客服对话、会议讨论、采访等场景

Only runtime files required by qwen3-asr are mirrored here.

Mirrored files

configuration.json (507 bytes, sha256 406f6ec313e6e359b6d8605afaa520a3180b5ac33ef2e4e90114a92e3f886dd1)
config.yaml (538 bytes, sha256 dc99defb2de71fe20e800f14b5c644645607a63cffeb60b5c9f1321d621b61b9)
onnx/asd.onnx (63208524 bytes, sha256 b020ff7104cad71e14a51c7cedfa614ded2de7befe5c73f88c50792a2933783c)
onnx/face_recog_ir101.onnx (260698833 bytes, sha256 1695521d026730358b7304a35542a86dad2aa4cad4f8bc25043975f4b6f679fb)
onnx/fqa.onnx (406114 bytes, sha256 4d0e02b72f987989b5fe0447745521e16067b10777b66a1fb89362fb1ca08183)
onnx/version-RFB-320.onnx (1231013 bytes, sha256 68bbbaa1023629ab4967c735c133ec2d440d94941cdcb4e0d9c9cd2ab0c83c0d)
README.md (5140 bytes, sha256 0fdaf6da924186e66b66cadf089a7b3b3c81c7c36fd8de5af8c17c1fd6db4f8b)
.gitattributes (1414 bytes, sha256 f3d04437c926962476701a7939d22f21400b4eb0bdd31a15f0012576f2d00932)

Original README

tasks: - speaker-diarization model_type: - CAM++-cluster domain: - audio frameworks: - pytorch backbone: - CAM++-cluster license: Apache License 2.0 language: - cn tags: - speaker diarization - 角色区分 - 多人对话场景 - 自定义人数 widgets: - task: speaker-diarization model_revision: v1.0.0 inputs: - type: audio displayType: AudioUploader name: input title: 音频 validator: max_size: 100M examples: - inputs: - data: git://examples/2speakers_example.wav - inputs: - data: git://examples/2speakers_example.wav output: displayType: Text displayValueMapping: text inferencespec: cpu: 8 #CPU数量 memory: 1024

基于CAM++和聚类的说话人日志系统

输入一段多人对话的音频，本模型可以自动的识别音频中的对话人数，并且对其进行区分，适合用于客服对话、会议讨论、采访等场景，该系统配合语音识别可进一步搭建多人对话的语音识别系统。

模型简述

本模型是基于分段-聚类（segmentation-clustering）模块化的框架，整个流程可分为4个部分，首先使用语音活动端点检测（Voice activity Detection，VAD）模块去除输入音频中的非人声部分，然后将音频按照固定的窗移和窗长进行切段，随后利用说话人模型提取这些音频段中的说话人特征，最后对这些特征进行聚类，识别出每个人的音频段，输出相应的时间信息。在确定说话人转换点的位置如果配套使用说话人转换点识别模型，识别会更准确。

对比端到端说话人日志系统

目前学术界较为流行端到端的diarization框架中，单独的一个网络结构负责上述的全部4个功能。该框架在一些方面具有明显的优势，例如能够输出音频帧级的说话人标签，可以处理多人同时说话人的情况等。但是目前也存在较为明显的局限性，例如在测试数据和训练数据不匹配、说话人数过多、长音频段场景下表现不佳。所以目前通用性上，基于分段-聚类的说话人日志系统仍存在一定的优势。

当前版本框架中每个模块使用的具体模型

模型效果评估

采用说话人区分错误率（Diarization Error Rate，DER）作为评估标准。

测试集	DER
2人真实对话测试集	4.7%
2-10人真实对话测试集	8.0%

如何快速体验模型效果

如果在本地使用，需要先安装modelscope并配置相应的环境，相关教程请参考这里。对于有开发需求的使用者，特别推荐您使用Notebook进行离线处理。先登录ModelScope账号，点击模型页面右上角的“在Notebook中打开”按钮出现对话框，首次使用会提示您关联阿里云账号，按提示操作即可。关联账号后可进入选择启动实例界面，选择计算资源，建立实例，待实例创建完成后进入开发环境，输入api调用实例。

# 版本要求 modelscope version 升级至最新版本 funasr 升级至最新版本
from modelscope.pipelines import pipeline
sd_pipeline = pipeline(
    task='speaker-diarization',
    model='damo/speech_campplus_speaker-diarization_common',
    model_revision='v1.0.0'
)
input_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_speaker-diarization_common/repo?Revision=master&FilePath=examples/2speakers_example.wav'
result = sd_pipeline(input_wav)
print(result)
# 如果有先验信息，输入实际的说话人数，会得到更准确的预测结果
result = sd_pipeline(input_wav, oracle_num=2)
print(result)

在3D-Speaker上使用

本项目已发布在3D-Speaker，使用者可按下面方式下载安装使用：

git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker.git && cd 3D-Speaker
conda create -n 3D-Speaker python=3.8
conda activate 3D-Speaker
pip install -r requirements.txt

快速推理

cd egs/3dspeaker/speaker-diarization
pip install -r requirements.txt
bash run.sh

模型的局限性

在音频有效时长过短（小于30s）和说话人数过多（超过10人）时可能表现不佳。另外本模型最终的效果高度依赖每个模块的性能，因此如果换用更加符合测试场景模块，识别准确性可能会更高。

3D-Speaker 开发者社区钉钉群

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