说话人识别在音频搜索应用中，使用户能够定位音频中特定说话人讲话的片段。该技术分析独特的嗓音特征，如音高、音调和语音模式，为每个说话人创建“声纹”。例如，在一个播客搜索工具中，用户可能会查询“查找所有说话人 X 出现的剧集”，系统会通过将查询与存储的声纹匹配，返回带有时间戳的结果。此功能依赖于对音频进行预处理以隔离语音，提取特征，并将其与已知说话人数据库进行比较，或动态识别未知说话人。
从技术角度看，说话人识别通常涉及使用梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 等技术进行特征提取，以捕捉嗓音特征，然后是高斯混合模型 (GMM) 或深度神经网络（例如，x-vector 系统）等机器学习模型。这些模型在带标签的音频数据集上进行训练，以区分不同说话人。在音频搜索中，系统通过将说话人身份与时间戳关联来索引预处理的音频文件。例如，开发人员可以使用 Librosa 等 Python 库进行特征提取，使用 PyTorch 构建说话人嵌入模型。挑战包括处理背景噪音、语音重叠和录音质量变化。AWS Transcribe 或 Azure Speaker Recognition API 等云服务提供预建解决方案，无需从头构建模型即可集成此功能。
说话人识别在音频搜索中的应用案例跨越多个行业。媒体公司可以使用它按参与者索引访谈或小组讨论，而客户服务平台可以通过识别呼叫者的声音来路由呼叫。在安全领域，它可能用于验证访问语音控制系统的用户。一个实际例子是视频会议工具，它可以生成带有说话人标签的会议转录，允许用户搜索特定同事何时讲话。主要优势包括更快速的内容检索和个性化的用户体验。然而，开发人员必须解决隐私问题，例如安全存储声纹和获得用户同意。平衡准确性和计算效率（特别是对于实时应用）也至关重要，同时还要处理因疾病或衰老导致的嗓音变化等边缘情况。