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# GitHub地址
https://github.com/MasonYyp/audio1 简单介绍
pyannote.audio是用Python编写的用于声纹分割聚类的开源工具包。在PyTorch机器学习基础上#xff0c;不仅可以借助性能优越的预训练模型和管道实现声纹分割聚类#xff0c;还…使用pyannote-audio实现声纹分割聚类
# GitHub地址
https://github.com/MasonYyp/audio1 简单介绍
pyannote.audio是用Python编写的用于声纹分割聚类的开源工具包。在PyTorch机器学习基础上不仅可以借助性能优越的预训练模型和管道实现声纹分割聚类还可以进一步微调模型。
它的主要功能有以下几个
声纹嵌入从一段声音中提出声纹转换为向量嵌入声纹识别从一段声音中识别不同的人多个人声纹活动检测检测一段声音检测不同时间点的活动声纹重叠检测检测一段声音中重叠交叉的部分声纹分割将一段声音进行分割
pyannote.audio中主要有”segmentation“、”embedding“和”speaker-diarization“三个模型”segmentation“的主要作用是分割、”embedding“主要作用是嵌入跟wespeaker-voxceleb-resnet34-LM作用相同”speaker-diarization“的作用是使用管道对上面两个模型整合。
pyannote-audio的参考地址
# Huggingface地址
https://hf-mirror.com/pyannote# Github地址
https://github.com/pyannote/pyannote-audio⚠️ 注意 pyannote.audio不同的版本有些区别
2 使用pyannote.audio:3.1.3
2.1 安装pyannote.audio
pip install pyannote.audio3.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用模型需要现在huggingface上下载模型模型如下
⚠️ pyannote.audio的部分模型是收到保护的即需要在huggingface登录后填写部分信息同意相关协议才能下载否则无法下载。
# 1 嵌入模型 pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM
https://hf-mirror.com/pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM# 2 分割模型 pyannote/segmentation-3.0
https://hf-mirror.com/pyannote/segmentation-3.0使用huggingface-cli下载相关模型的命令
# 注意需要先创建Python环境# 安装huggingface-cli
pip install -U huggingface_hub# 例如下载pyannote/embedding模型
# 必须提供Hugging上的 --token hf_****
huggingface-cli download --resume-download pyannote/embedding --local-dir pyannote/embedding --local-dir-use-symlinks False --token hf_****注意两个类
# Inference主要用于声纹嵌入
pyannote.audio import Inference# Annotation主要用于声纹分割
from pyannote.core import Annotation# Annotation中的主要方法假设实例为diarization
# 获取声音中说话人的标识
labels diarization.labels()# 获取声音中全部的活动Segment列表
segments list(diarization.itertracks())# 获取声音中指定说话人时间段列表”SPEAKER_00“为第一个说话人的标识
durations diarization.label_timeline(SPEAKER_00)2.2 实现声纹分割
注意pyannote/speaker-diarization-3.1实现声纹识别特别慢不知道是不是我的方法不对30分钟的音频处理了20多分钟。⚠️ 使用单个模型很快。pyannote/speaker-diarization版本2较快推荐使用pyannote/speaker-diarization版本2。
注意此处加载模型和通常加载模型的思路不同常规加载模型直接到名称即可此处需要加载到具体的模型名称。
1使用python方法
# 使用 pyannote-audio-3.1.1
import timefrom pyannote.audio import Model
from pyannote.audio.pipelines import SpeakerDiarization
from pyannote.audio.pipelines.utils import PipelineModel
from pyannote.core import Annotation# 语音转向量模型
embedding: PipelineModel Model.from_pretrained(E:/model/pyannote/pyannote-audio-3.1.1/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM/pytorch_model.bin)
# 分割语音模型
segmentation: PipelineModel Model.from_pretrained(E:/model/pyannote/pyannote-audio-3.1.1/segmentation-3.0/pytorch_model.bin)# 语音分离模型
speaker_diarization: SpeakerDiarization SpeakerDiarization(segmentationsegmentation, embeddingembedding)# 初始化语音分离模型的参数
HYPER_PARAMETERS {clustering: {method: centroid,min_cluster_size: 12,threshold: 0.7045654963945799},segmentation:{min_duration_off: 0.58}
}
speaker_diarization.instantiate(HYPER_PARAMETERS)start_time time.time()# 分离语音
diarization: Annotation speaker_diarization(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)# 获取说话人列表
print(diarization.labels())
# 获取活动segments列表
print(list(diarization.itertracks()))
print(diarization.label_timeline(SPEAKER_00))ent_time time.time()
print(ent_time - start_time)2使用yml方法
# instantiate the pipeline
from pyannote.audio import Pipeline
from pyannote.core import Annotationspeaker_diarization Pipeline.from_pretrained(E:/model/pyannote/speaker-diarization-3.1/config.yaml)# 分离语音
diarization: Annotation speaker_diarization(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)print(type(diarization))
print(diarization.labels())config.yaml
根据文件可以看出声纹分割是将embedding和segmentation进行了组合。
version: 3.1.0pipeline:name: pyannote.audio.pipelines.SpeakerDiarizationparams:clustering: AgglomerativeClustering# embedding: pyannote/wespeaker-voxceleb-resnet34-LMembedding: E:/model/pyannote/speaker-diarization-3.1/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM/pytorch_model.binembedding_batch_size: 32embedding_exclude_overlap: true# segmentation: pyannote/segmentation-3.0segmentation: E:/model/pyannote/speaker-diarization-3.1/segmentation-3.0/pytorch_model.binsegmentation_batch_size: 32params:clustering:method: centroidmin_cluster_size: 12threshold: 0.7045654963945799segmentation:min_duration_off: 0.0模型目录
模型中的其他文件可以删除只保留”pytorch_model.bin“即可。 执行结果 2.3 实现声纹识别
比较两段声音的相似度。
from pyannote.audio import Model
from pyannote.audio import Inference
from scipy.spatial.distance import cdist# 导入模型
embedding Model.from_pretrained(E:/model/pyannote/speaker-diarization-3.1/wespeaker-voxceleb-resnet34-LM/pytorch_model.bin)# 抽取声纹
inference: Inference Inference(embedding, windowwhole)# 生成声纹1维向量
embedding1 inference(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)
embedding2 inference(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)# 计算两个声纹的相似度
distance cdist([embedding1], [embedding2], metriccosine)
print(distance)2.4 检测声纹活动 from pyannote.audio import Model
from pyannote.core import Annotation
from pyannote.audio.pipelines import VoiceActivityDetection# 加载模型
model Model.from_pretrained(E:/model/pyannote/speaker-diarization-3.1/segmentation-3.0/pytorch_model.bin)# 初始化参数
activity_detection VoiceActivityDetection(segmentationmodel)
HYPER_PARAMETERS {# remove speech regions shorter than that many seconds.min_duration_on: 1,# fill non-speech regions shorter than that many seconds.min_duration_off: 0
}
activity_detection.instantiate(HYPER_PARAMETERS)# 获取活动特征
annotation: Annotation activity_detection(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)# 获取活动列表
segments list(annotation.itertracks())
print(segments)3 使用pyannote.audio:2.1.1
⚠️ 推荐使用此版本
3.1 安装pyannote.audio
# 安装包
pip install pyannote.audio2.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 1 嵌入模型 pyannote/embedding
https://hf-mirror.com/pyannote/embedding# 2 分割模型 pyannote/segmentation
https://hf-mirror.com/pyannote/segmentation3.2 实现声纹分割
# 使用 pyannote-audio-2.1.1
import timefrom pyannote.audio.pipelines import SpeakerDiarization
from pyannote.audio import Model
from pyannote.audio.pipelines.utils import PipelineModel
from pyannote.core import Annotation# 语音转向量模型
embedding: PipelineModel Model.from_pretrained(E:/model/pyannote/pyannote-audio-2.1.1/embedding/pytorch_model.bin)# 分割语音模型
segmentation: PipelineModel Model.from_pretrained(E:/model/pyannote/pyannote-audio-2.1.1/segmentation/pytorch_model.bin)# 语音分离模型
speaker_diarization: SpeakerDiarization SpeakerDiarization(segmentationsegmentation,embeddingembedding,clusteringAgglomerativeClustering
)HYPER_PARAMETERS {clustering: {method: centroid,min_cluster_size: 15,threshold: 0.7153814381597874},segmentation:{min_duration_off: 0.5817029604921046,threshold: 0.4442333667381752}
}speaker_diarization.instantiate(HYPER_PARAMETERS)start_time time.time()
# vad: Annotation pipeline(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)
diarization: Annotation speaker_diarization(E:/语音识别/数据/0-test-en.wav)# 获取说话人列表
print(diarization.labels())ent_time time.time()
print(ent_time - start_time)3.3 其他功能
3.1.1版本的功能2.1.1都能实现参考3.1.1版本即可。
