语音识别系统使用信号处理、机器学习和说话人特定特征提取相结合的方式来区分群体中的不同说话者。 核心方法涉及**说话人分离**，这是一个识别音频流中“谁在何时说话”的过程。 首先，系统使用**语音活动检测**（VAD）等技术从原始音频中隔离个人声音，以确定何时发生语音并将其与背景噪音分离。 对于重叠的语音，诸如**波束成形**（使用麦克风阵列来聚焦来自特定方向的声音）或**源分离模型**（例如，基于深度学习的工具，如 Conv-TasNet）等方法有助于解开混合的声音。 这些步骤创建了干净的音频片段，可以分析这些片段以获得说话人特定的特征。
一旦语音片段被隔离，系统就会提取每个说话者独有的**声学特征**。 计算诸如音高、音调和频谱特征（例如，梅尔频率倒谱系数或 MFCC）等特征，以创建“声纹”。 机器学习模型，例如在说话人验证任务上训练的神经网络，将这些特征编码为**说话人嵌入**——声乐模式的紧凑数字表示。 例如，系统可以使用预训练模型（如 ResNet）或时延神经网络（TDNN）来生成嵌入。 然后，使用诸如 k-means 或 分层聚类 之类的算法对这些嵌入进行聚类，以对来自同一说话者的片段进行分组。 如果存在预先注册的说话人配置文件（例如，在语音验证的会议工具中），系统可以将嵌入与已知的配置文件进行匹配，从而加快识别速度。
实时应用程序增加了复杂性。 系统必须在新的音频到达时动态更新聚类，并处理对话中说话者的变化。 例如，会议工具可能会跟踪整个轮换过程中的声音模式，使用**在线聚类**算法，该算法会随着更多数据的到达而进行调整。 有些系统还会利用上下文线索，例如说话人的轮换模式或日历数据（例如，预期会议中的特定参与者）。 重叠语音等挑战需要混合方法：智能扬声器可能会结合波束成形来隔离方向，并结合源分离模型来分离重叠的声音。 虽然没有一个系统是完美的，但这些技术可以在诸如转录多人会议或使语音助手仅对嘈杂房间中的注册用户做出响应等场景中实现实际区分。