介绍如何利用 OpenAI Whisper 进行语音识别，并结合 Pyannote.audio 实现说话人分离。由于 Whisper 原生不支持说话人日记功能，需通过双路径架构分别提取文本内容和声纹信息，最后根据时间戳对齐融合，从而实现多人会议对话的自动识别与分离。
OpenAI 的 Whisper 模型在 ASR（自动语音识别）领域已经是天花板级别的存在，它能听懂极其模糊的口音和多国语言。 但是，Whisper 原生不支持 Speaker Diarization（说话人日记/分离）。它只能把音频变成文字，却无法告诉你这段文字是谁说的。
为了解决这个问题，我们需要引入 Pyannote.audio。这是一个基于 PyTorch 的开源音频分析工具包，它的专长就是'听声辨人'。
我们要做的，就是把这两个模型'缝合'起来。
我们的系统处理流程如下：
(开始时间，结束时间，文本)。(开始时间，结束时间，说话人 ID)。**系统流水线 (Mermaid):
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