Multi-Speaker – AudioShake 推出的多說話人聲分離模型

Multi-Speaker是由AudioShake推出的全球首個高分辨率多說話人分離模型，旨在精準分離音頻中多個說話人的聲音，解決傳統(tǒng)音頻工具在處理重疊語音時遇到的困難。該技術(shù)適用于多種應用場景，利用先進的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)支持高采樣率，適合廣播級音頻處理，能夠處理長達數(shù)小時的錄音，在高重疊與低重疊情況下保持一致的分離效果，為音頻編輯和創(chuàng)作帶來變革性的提升。

Multi-Speaker是什么

Multi-Speaker是由AudioShake開發(fā)的全球首個高分辨率多說話人分離模型，能夠?qū)⒁纛l中的多個說話人精確分離到軌道。這項技術(shù)有效解決了傳統(tǒng)音頻處理工具在重疊語音處理中的不足。Multi-Speaker適用于多種應用場景，借助先進的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，它支持高采樣率，適合廣播級音頻制作，并能夠處理長達數(shù)小時的錄音。在高重疊和低重疊的場景中，它都能保持一致的分離效果，從而為音頻編輯與創(chuàng)作帶來性的變化。目前，Multi-Speaker已正式開放，用戶可通過AudioShake Live和AudioShake的API接口進行接入和使用。

Multi-Speaker的主要功能

• 說話人分離：將不同說話人的語音提取到的音頻軌道，方便進行單獨編輯、音量調(diào)整或特效處理。
• 對話清理：去除背景噪音和其他干擾，提供清晰的對話軌道，提升整體音頻質(zhì)量。
• 高保真音頻處理：支持高采樣率，確保分離后的音頻適合廣播級制作標準。
• 長時錄音處理：能夠處理持續(xù)數(shù)小時的錄音，確保分離效果的一致性。

Multi-Speaker的技術(shù)原理

• 深度學習模型：基于深度學習算法，通過大量音頻數(shù)據(jù)訓練模型，以識別和分離不同說話人的語音特征。
• 說話人識別與分離：該模型能夠檢測音頻中的不同說話人，將它們的語音分別提取到的軌道，分析音頻的聲學特征（如音色、音調(diào)、節(jié)奏等）以區(qū)分不同的說話人。
• 高采樣率處理：支持高采樣率（如44.1kHz或48kHz），確保分離后的音頻質(zhì)量達到廣播級標準。
• 動態(tài)處理能力：能夠處理各種復雜場景，包括高重疊對話、背景噪音及長時間錄音。基于優(yōu)化算法，模型在不同場景下保持穩(wěn)定的分離效果。

Multi-Speaker的項目地址

• 項目官網(wǎng)：https://www.audioshake.ai/post/introducing-multi-speaker

Multi-Speaker的應用場景

• 影視制作：能夠分離多說話人的對話，便于后期編輯和配音工作。
• 播客制作：清理錄音，分離嘉賓語音，從而提升音質(zhì)。
• 無障礙服務：幫助殘障人士以自己的聲音進行交流。
• 用戶生成內(nèi)容（UGC）：分離多說話人的音頻，方便創(chuàng)作者進行編輯。
• 轉(zhuǎn)錄與字幕制作：減少字幕錯誤，提高字幕的準確性。

常見問題

• Multi-Speaker可以處理多長時間的錄音？：它能夠處理長達數(shù)小時的錄音，保持一致的分離效果。
• 是否支持低質(zhì)量音頻的處理？：雖然該模型主要針對高質(zhì)量音頻，但在一定程度上也可以提升低質(zhì)量音頻的處理效果。
• 如何接入Multi-Speaker？：用戶可通過AudioShake Live和AudioShake的API接口進行接入。