Whisper Diarization 是基于 OpenAI Whisper 的开源项目，用于实现语音转文字及说话人分离。项目整合了 MarbleNet 和 TitaNet 进行语音活动检测与特征提取，支持多语言识别与标点恢复。安装需 Python 3.10+ 及 FFmpeg，通过 pip 安装依赖即可运行。典型应用包括会议记录自动化、客服质量监控及媒体内容分析。支持模型选择策略如 large-v2 以提升精度，可通过批处理优化内存与速度。输出包含带说话人标签的文本及 SRT 字幕文件，适用于教育、司法等领域。
传统语音识别工具在处理多人对话时往往无法区分不同说话者，导致转录结果难以阅读和分析。Whisper Diarization通过整合顶尖的语音处理技术，提供了以下独特价值：
Whisper Diarization 项目采用了先进的端到端语音处理架构，主要包含以下核心模块：
基于 OpenAI Whisper 模型，提供高精度的语音转文字功能。项目支持从 tiny 到 large-v2 多种模型规模，满足不同场景下的准确性和性能需求。
通过声学特征分析和说话人嵌入技术，自动识别并标记不同说话人。系统首先提取音频中的人声部分，然后使用 MarbleNet 进行语音活动检测，TitaNet 提取说话人特征。
项目采用 ctc-forced-aligner 进行强制对齐，确保转录文本与音频时间轴完美匹配。
确保系统满足以下要求：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/whisper-diarization
pip install -c constraints.txt -r requirements.txt
运行命令即可自动生成包含每位发言者对话内容的文本文件：
python diarize.py -a 会议录音.mp3
显著提升工作效率。
在客户服务中心，通过分析通话录音，系统能够自动识别客户和客服代表的对话内容，为服务质量评估提供数据支持。
对于播客、访谈节目等多媒体内容，工具能够快速生成带说话人标签的字幕文件，极大提升内容检索和编辑效率。
python diarize.py -a audio.wav --whisper-model large-v2
python diarize.py -a audio.wav --batch-size 8
通过调整批处理大小，可以在内存使用和处理速度之间找到最佳平衡点。
处理完成后，您将获得两种标准输出格式：
格式示例：
Speaker 0: 大家好，欢迎参加今天的会议。 Speaker 1: 谢谢主持人的介绍，我首先汇报一下项目进展。
标准的字幕格式，便于视频编辑软件直接导入使用，每个字幕片段都包含准确的说话人标签和时间信息。
对于拥有高性能硬件的用户，项目提供了 diarize_parallel.py 脚本：
python diarize_parallel.py -a audio.wav
该脚本能够同时运行语音识别和说话人分离任务，充分利用系统资源。
在线课程录制后，自动生成带讲师和学生对话标记的文本，便于内容复习和知识管理。
法庭辩论录音的自动转录，准确记录各方发言内容。
症状：处理长音频文件时出现内存错误 解决方案：
--batch-size 参数从 8 减小到 4 或 2--no-stem 参数禁用源分离症状：系统无法正确区分不同说话者 解决方案：
Whisper Diarization 项目仍在积极开发中，未来的技术演进将包括：
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