基于transformers.js实现跨音频文件的说话人识别技术解析

背景介绍

在语音处理领域，说话人识别（Speaker Diarization）是一项关键技术，它能够识别音频中不同说话人的身份并区分他们的发言内容。传统的说话人识别系统通常针对单个长音频文件进行处理，但在实际应用中，我们经常需要处理由多个短音频片段组成的场景，比如会议记录、实时语音流等。

技术挑战

当面对由语音活动检测（VAD）分割的多个短音频片段时，传统说话人识别系统会遇到以下挑战：

1. 跨文件说话人一致性：如何确保同一个说话人在不同音频片段中被正确识别为同一个人
2. 实时性要求：系统需要快速处理每个音频片段并做出判断
3. 准确性：在短音频片段上保持高识别准确率

解决方案架构

基于transformers.js，我们可以构建一个完整的说话人识别系统，主要包含以下组件：

1. 语音识别模块：使用whisper-base_timestamped模型进行语音转文本和时间戳标记
2. 说话人分割模块：采用pyannote-segmentation-3.0模型进行说话人分割
3. 声纹识别模块：使用wavlm-base-plus-sv模型生成说话人声纹特征

关键技术实现

1. 说话人分割处理

pyannote-segmentation-3.0模型会输出多种类型的片段：

• ID为0：无说话人（静音段）
• ID为1-3：单个说话人
• ID≥4：多个说话人同时说话

处理这些片段时需要进行后处理：

// 示例代码：片段合并与清理
for(let s = segments.length - 1; s >= 0; --s) {
    if(segments[s].id == 0 || segments[s].id >= 4) {
        segments[s].id = last_speaker_id; // 将静音段和多人段合并到前一个说话人
    }
    // 移除过短片段
    if(segments[s].start == 0 && reached_zero == true) {
        segments.splice(s, 1);
    }
}

2. 声纹特征提取与匹配

wavlm-base-plus-sv模型会为每个说话人生成512维的声纹特征向量。我们需要：

1. 为每个新说话人创建声纹特征库
2. 对新音频片段提取特征并与库中特征比较

特征相似度计算采用余弦相似度：

function cosinesim(A, B) {
    let dotproduct = 0, mA = 0, mB = 0;
    for(let i = 0; i < A.length; i++) {
        dotproduct += (A[i] * B[i]);
        mA += (A[i]*A[i]);
        mB += (B[i]*B[i]);
    }
    return (dotproduct)/(Math.sqrt(mA)*Math.sqrt(mB));
}

3. 说话人身份管理

系统维护一个说话人特征库，包含：

• 声纹特征向量
• 用户自定义名称（通过语音"我叫XXX"设置）
• 同意状态（通过"我同意录音"确认）

性能优化技巧

1. 输入音频预处理：确保音频开头有短暂静音段，避免时间戳异常
2. 特征提取优化：使用4000-32000帧（最多2秒）的音频进行特征提取
3. 多特征比对：为每个说话人存储多个特征向量，提高识别鲁棒性
4. 实时性保障：在WebAssembly环境下运行计算密集型任务

实际应用场景

1. 会议记录系统：

   • 自动区分不同发言者
   • 生成带说话人标签的会议纪要
   • 提取每个发言者的待办事项

2. 隐私保护功能：

   • 实现"同意录音"机制
   • 对未授权说话人内容进行脱敏处理

3. 个性化命名：

   • 通过语音指令设置说话人名称
   • 替代默认的Speaker1/Speaker2等标签

技术局限性与改进方向

当前方案存在以下可改进点：

1. 声纹识别准确率：wavlm-base-plus-sv模型对不同性别区分效果较好，但对相似声音区分能力有限
2. 多语言支持：现有模型主要针对英语，其他语言效果可能下降
3. 实时性能：在低端设备上可能存在延迟

未来可考虑：

• 尝试wespeaker-voxceleb-resnet34等新模型
• 实现多特征融合策略
• 优化前端计算流水线

总结

基于transformers.js构建的跨文件说话人识别系统，通过结合语音识别、说话人分割和声纹识别技术，有效解决了多片段音频场景下的说话人追踪问题。该系统不仅具备基础的分割识别能力，还实现了实用的隐私保护和个性化功能，为实时语音处理应用提供了可靠的技术方案。