Multi-Speaker— AudioShake 推出的多说话人声分离模型

Multi-Speaker是什么

multi-speaker是audioshake推出的全球首个高分辨率多说话人分离模型。支持将音频中的多个说话人精准分离到不同轨道，解决传统音频工具在处理重叠语音时的难题。multi-speaker适用于多种场景，先进神经架构支持高采样率，适合广播级音频，支持处理长达数小时的录音，在高重叠和低重叠场景，保持一致的分离效果，为音频编辑和创作带来革命性变革。multi-speaker已正式开放，支持用户基于audioshake live和audioshake的api接口接入使用。

Multi-Speaker的主要功能

• 说话人分离：将不同说话人的语音分别提取到独立的音频轨道，便于单独编辑、调整音量或进行特效处理。
• 对话清理：去除背景噪音和其他干扰，提供清晰的对话轨道，提升音频质量。
• 高保真音频处理：支持高采样率，确保分离后的音频适合广播级和高质量音频制作。
• 长时录音处理：处理长达数小时的录音，保持一致的分离效果。

Multi-Speaker的技术原理

• 深度学习模型：基于深度学习算法，用大量音频数据训练模型，识别和分离不同说话人的语音特征。
• 说话人识别与分离：模型检测音频中的不同说话人，将语音分别提取到独立的轨道。分析语音的声学特征（如音色、音调、节奏等）区分不同的说话人。
• 高采样率处理：支持高采样率（如44.1kHz或48kHz），确保分离后的音频质量达到广播级标准。
• 动态处理能力：处理各种复杂场景，包括高重叠对话、背景噪音和长时间录音。模型基于优化算法，确保在不同场景下保持稳定的分离效果。

Multi-Speaker的项目地址

• 项目官网：http://www.audioshake.ai/post/introducing-multi-speaker

Multi-Speaker的应用场景

• 影视制作：分离多说话人对话，便于后期编辑和配音。
• 播客制作：清理录音，分离嘉宾语音，提升音质。
• 无障碍服务：帮助残障人士用自己的声音交流。
• 用户生成内容（UGC）：分离多说话人音频，便于创作者编辑。
• 转录与字幕制作：减少字幕错误，提高字幕准确性。