在 NB 的扬声器 diarization

资 源 简 介

在 NB 的扬声器 diarization

详 情 说 明

扬声器分离（Diarization）是音频处理中用于区分和标记不同说话人的技术，尤其在会议记录、电话录音等场景中尤为重要。该技术在NB（可能是Naive Bayes或某个专有系统）环境下的实现需要结合声纹特征分析和时间序列处理。

音频流中的说话人识别通常包含三个关键步骤：首先通过语音活动检测（VAD）剔除静音片段，接着提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）等声学特征，最后使用聚类算法（如层次聚类）或NB分类模型对不同说话人的语音片段进行分组标记。在实时性要求高的场景中，系统需要采用滑动窗口机制处理持续流入的音频数据块。

NB环境的特殊性可能涉及内存优化或分布式处理，这对特征提取的轻量化和模型效率提出了更高要求。典型挑战包括重叠语音的分离、短语音片段识别准确率低等问题，当前前沿解决方案会结合神经网络 embeddings 提升细粒度特征捕捉能力。