扬声器diarization是识别和区分音频记录中不同扬声器的过程。这种技术在多人发言的场景中至关重要，例如在会议、讨论或面试中。diarization的主要目标是在整个音频中确定 “谁在何时发言”，从而更容易分析对话，创建笔录或为虚拟助手等应用程序提供动力。
为了实现扬声器diarization，系统通常采用各种信号处理和机器学习技术。首先，通常根据语音或静音的变化将音频划分为较小的片段。分析每个片段以提取表示说话者的特征，例如音调、音调和语音模式。然后，算法根据相似性对这些片段进行聚类，从而对同一个人所说的片段进行分组。输出通常是一个时间轴，指示每个扬声器何时处于活动状态，通常通过成绩单中的彩色编码部分或标签在视觉上表示。
例如，考虑多参与者会议呼叫。diarization系统可以在整个呼叫中识别说话者A、说话者B和说话者C，以指示谁说了什么以及何时说的成绩单格式显示他们的贡献。此功能可以增强会议笔记，并有助于更好地理解讨论，尤其是在复杂的对话中。此外，它可以集成到客户服务系统中，用于跟踪与不同代理的交互。总的来说，扬声器diarization提高了各种应用的音频数据的可用性和准确性。