说话人识别（Speaker Recognition）任务

基于深度学习的声纹识别概述（Speaker Recognition Based on Deep Learning: An Overview） - 知乎

共计三种类型，

说话人验证（speaker verification）：已知注册人时，给定一条测试音频，来判断当前音频是否由目标说话人发出，关注点是能否准确的给出是或否的判断，是最简单的一个任务；（1:1识别）说话人辨认（speaker identification）：已经注册N个人的时候，给定一个音频，判断当前音频是由哪个人发出的。（1:N识别）

这个任务还可以根据说话人的识别范围划分为闭集和开集下的辨认，

当确定说话人在注册声纹库里时，是一个N选一的有限范围选一个的闭集任务，当不确定当前音频是否在注册声纹库里时，是一个开集任务。

说话人分离（ diarization）：在一段连续的语音中准确的切分出不同说话人对应的音频，diarization需要解决的通常是无重叠的音频。

这里需要跟另外一个叫声源分离（Speaker separation）任务区分开来，声源分离，通常是解决鸡尾酒会的问题，就是我们的某一段音频中，不同人的说话会有重叠覆盖，这个时候我们任务是在混叠的声音中分离出不同人的声音，这个任务又是一个全新的方向，不在当前的文章里谈。

原链接Overview：Speaker Recognition Based on Deep Learning: An Overview

本文的参考文献共有311篇，从1964年到2020年的说话人识别论文都有涉及，系统的读参考文献也是了解入门的好方法，能清晰的看到几十年来人们一直在关注什么问题，用什么方法去尝试解决，又在哪些地方有突破性的进展。

新手语音入门（二）： 声音检测VAD与话者分离技术简述

新手语音入门（二）： 声音检测VAD与话者分离技术简述 ｜检测错误率 | 准确率 | 召回率 | 分离错误率DER-云社区-华为云

VAD

声音检测常用的指标是识别错率（Detection Error Rate）,公式为

其中

False Alarm, 将非语音片段识别成为语音片段的时间，简称“狼来了”；Missed Speech, 将语音片段识别成为非语音片段的时间，简称“脱靶”；Total Duration of the Time, 参考语音标注片段的总时长。

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正确率（Accurancy, 预测值将输入标签识别正确的比例），召回率（Recall，预测值中的语音片段占整体语音片段的比例）和准确率（Precision， 检测出来的语音标签中真正的语音标签的比例）。

话者分离 Speaker Diarization

语音会被划分为说话人组，语音非语音的片段或说话人转变等事件会被检测出来。在实际分离过程中，不需要知道说话人是谁。

2.3. 评价标准

话者分离常用的指标是分离错误率（Diarization Error Rate, DER）, 指三种错误类型的总和：

其中

False Alarm, 将非语音片段识别成为语音片段的时间；Missed Speech, 将语音片段识别成为非语音片段的时间；Speaker Confusion, 预测语音与参考语音的时间；Total Duration of the Time, 参考语音标注片段的总时长。

Speaker Confusion的部分一般由匈牙利算法（Hungarian Algorithm）计算得来。并且常使用Score Collar加到音频片段的边际，以减少不连续标注引起的错误。

话者分离难点

事先不知道有多少个说话人；不清楚说话人的ID；多人同时说话；不同语音的音频条件都不同。

用途

会议。庭审。广播。质检。语音助手。