Speaker Diarization: 高度な発話分析と音声処理

話者ダイアライゼーションは、発話セグメンテーションと話者識別を組み合わせて、オーディオストリーム中の話者とその発話時間を特定します。高度なクラスタリングと音声認識技術を使用して個々の発話を分析します。

当社の話者クラスタリングシステムは、AIアルゴリズムとpyannote.audioを使用して個々の発話を分析し、同じ話者からの音声セグメントを識別してグループ化し、95%以上の精度を達成します。

発話は、話者ダイアライゼーションにおける音声分析の基本単位です。個々の発話を分析することで、話者の変更と特性をより正確に識別できます。

自動音声認識は、話者ダイアライゼーションと連携して発話を分析し、話者ラベルとタイミング情報を維持しながら音声をテキストに変換します。

pyannote.audioは、当社の話者ダイアライゼーションシステムを強化し、さまざまなオーディオ条件における発話セグメンテーションと話者クラスタリングのための高度なツールを提供します。

発話セグメンテーションは、音声を意味のある単位に分解し、話者ダイアライゼーションシステムが話者の変更をより正確に識別し、音声パターンを分析できるようにします。