Какую модель и подход выбрать для обработки аудио из конференции (speech-to-text, диаризация)?

Для обработки аудио из конференции обычно применяют два основных подхода: распознавание речи (speech-to-text) и диаризацию (разделение по говорящим).

1. Speech-to-Text: Для конвертации аудио в текст можно использовать модели на основе глубокого обучения, например, трансформеры (Wav2Vec 2.0, Whisper от OpenAI). Они хорошо справляются с шумами и разными акцентами.

2. Диаризация: Чтобы определить, кто именно говорит в каждый момент времени, используют модели диаризации, основанные на кластеризации эмбеддингов голосов (например, x-vectors с кластеризацией agglomerative hierarchical clustering). Современные решения могут объединять распознавание речи и диаризацию в единую систему.

Рекомендация:

• Использовать готовые фреймворки, например, pyannote.audio для диаризации.
• Для распознавания речи — Whisper или Wav2Vec 2.0.
• Если нужна интеграция, можно сначала провести диаризацию, разбив аудио на сегменты по говорящим, а затем применить speech-to-text к каждому сегменту.

Пример использования Whisper (Python):

import whisper
model = whisper.load_model("base")
result = model.transcribe("conference_audio.wav")
print(result["text"])

Для диаризации можно использовать pyannote.audio:

from pyannote.audio import Pipeline
pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
diart = pipeline("conference_audio.wav")
print(diart)