隨著多重揚聲器錄音的複雜性增加，對準確、組織化轉錄的需求日益增強。 AssemblyAI 提出了多通道轉錄和說話者分類兩種關鍵技術。多通道轉錄透過將不同說話者的音訊分開，降低背景噪音，提高轉錄準確性，適用於電話會議和播客。說話者分類則處理單通道錄音，辨識同一通軌中的不同說話人，特別適用於會議和訪談等場景。選擇兩種方法取決於錄音設定和轉錄需求，AssemblyAI 提供工具支援這兩種技術的實施。
菲利克斯·平克斯頓2024 年12 月4 日19:58
探索多通道轉錄和說話者分類如何透過區分說話者、提高準確性和組織轉錄以進行更好的分析來增強音訊轉錄。
隨著多個揚聲器的錄音變得越來越複雜，對準確和有組織的轉錄的需求比以往任何時候都更加重要。根據AssemblyAI 的說法，解決這項挑戰的兩項關鍵技術是多通道轉錄和揚聲器分類。
了解多通道轉錄
多通道轉錄通常稱為通道二值化，涉及處理具有多個通道的音訊錄音，每個通道專用於不同的說話者。這種方法可以隔離個別貢獻，減少背景噪音並提高轉錄準確性。常見場景包括電話會議和播客，其中每位參與者都記錄在單獨的頻道上，以便於清楚地確定發言者的歸屬。
透過保持音頻流的獨特性，多通道轉錄簡化了轉錄過程，提供適合各種應用的有組織且可靠的轉錄。
了解說話者分類
相較之下，說話者分類處理單通道錄音，識別和區分同一音軌中的不同說話者。這種技術在諸如會議或採訪等在單一頻道上記錄多個聲音的場景中至關重要。先進的演算法分析語音特徵，將音訊分割為特定於說話者的部分，即使在重疊的語音場景中也能實現準確的說話者歸因。
在多聲道和揚聲器分類之間進行選擇
這兩種方法之間的決定很大程度上取決於錄音設定和轉錄需求。多通道轉錄非常適合每個發言者可以在單獨通道上錄製的設置，從而確保高精度和清晰度。另一方面，說話者分類適用於單通道錄音，利用複雜的演算法來區分沒有單獨通道的說話者。
這兩種方法都可以提高轉錄質量，但選擇取決於記錄環境和所需的轉錄細節。
使用AssemblyAI 實施
對於那些希望實施這些技術的人來說，AssemblyAI 提供了一個全面的工具。可以透過將「multichannel」參數設為true 來啟用多通道轉錄，從而允許每個音訊通道獨立轉錄。說話者分類由「speaker_labels」參數激活，該參數將語音分段並歸屬於單一通道內的各個說話者。
這些功能確保了結構化和詳細的文字記錄，增強了可用性並提供了對特定演講者貢獻的更深入的見解。
要了解有關這些技術的更多信息，請訪問AssemblyAI 的完整文章。
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