3D-Speaker – 阿里通义推出的多模态说话人识别任务开源项目-爱论文

3D-Speaker是什么

3D-Speaker是阿里巴巴通义实验室语音团队推出的多模态开源项目，基于结合声学、语义、视觉信息，实现高精度的说话人识别和语种识别。3D-Speaker提供工业级模型、训练和推理代码，及大规模多设备、多距离、多方言的数据集，支持高挑战性的语音研究。最新更新增强多说话人日志功能，提升识别效率和准确性，适用于大规模对话数据的高效处理。

3D-Speaker的主要功能

说话人日志：将音频划分为属于不同说话人的多个段落，识别出每个说话人的开始和结束时间。说话人识别：确定音频中说话人的身份。语种识别：识别音频中说话人所使用的语言。多模态识别：结合声学、语义、视觉信息，增强识别能力，尤其是在复杂声学环境中。重叠说话人检测：能识别出音频中任意说话人重叠的区域。

3D-Speake的技术原理

声学信息处理：声学编码器提取包含说话人信息的声学特征。应用数据增强算法（如WavAugment和SpecAugment）提高特征提取的鲁棒性。视觉信息融合：分析和提取人物脸部活动特征，基于视觉-音频多模态检测模块识别出当前画面中正在说话的人物信息。语义信息融合：结合语义信息，将说话人日志任务转化为对识别的文本内容进行说话人区分。用基于Bert模型的对话预测和说话人转换预测模块提取语义中的说话人信息。端到端说话人日志（EEND）：采用EEND网络直接输出每个说话人的语音活动检测结果，识别任意说话人重叠区域。无监督聚类：结合传统的“特征提取-无监督聚类”框架进行全局人数检测，输出粗粒度的说话人ID段落结果。

3D-Speaker的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/modelscope/3D-Speaker

3D-Speaker的应用场景

会议记录与分析：自动记录会议中的发言者及其发言时间，便于后续的会议内容整理和分析。法庭记录：在法庭审判过程中，自动区分和记录不同发言者（如法官、律师、证人）的发言，提高记录的准确性和效率。广播与电视内容制作：对广播或电视节目中的多个发言人进行实时识别和标注，便于内容编辑和后期制作。电话客服：在电话客服中，自动区分客户和客服人员的对话，有助于提高服务质量和进行对话内容分析。安全监控：在安全监控领域，对监控音频中的多个说话人进行识别，有助于快速定位和响应安全事件。