说话人分离是语音识别系统的一个组成部分，它在音频记录中回答了“谁在什么时候说话？”这个问题。它根据说话人身份识别并分割语音为不同的部分，使系统能够用正确的说话人标签标记音频的每个部分。与侧重于将语音转换为文本的标准语音识别不同，说话人分离通过将语音归属于特定个体来增加一层上下文信息。例如，在会议记录中，说话人分离可以区分 Alice、Bob 和 Carol 说话的片段，即使他们互相打断或同时说话。
该过程通常涉及两个主要步骤：分割和聚类。首先，音频被分割成短的、同质的片段，其中可能只有一个说话人处于活跃状态。这种分割使用声学特征，如音高、频谱特征（例如 MFCCs），甚至预训练的神经网络嵌入。接下来，聚类算法将这些片段分组到特定说话人的簇中。常见的方法包括 k-means、高斯混合模型或更高级的技术，如谱聚类。一个主要挑战是处理重叠语音或不同的录音条件——例如，在嘈杂的客户服务通话中区分两个声音。现代系统通常结合深度学习模型（例如 x-vector 嵌入）和传统聚类来提高准确性，尤其是在说话人未知的情况下。
开发者可以使用 PyAnnote（一个开源库）、基于 Kaldi 的管道或云 API（如 AWS Transcribe 或 Google Cloud 的 Speech-to-Text）来实现说话人分离，这些服务通常将说话人分离与转录打包在一起。例如，Google 的 API 返回带有说话人标签（如“说话人 1”、“说话人 2”）的转录文本，而 PyAnnote 提供了对分割和聚类参数的精细控制。一个使用 PyAnnote 的基本 Python 脚本可能会加载音频文件，提取嵌入，然后应用聚类来分配标签。然而，实际应用通常需要进行调整——例如调整静音阈值或在特定领域的数据上重新训练模型——以处理边缘情况，例如在播客中区分相似的声音或管理会议录音中的交叉对话。说话人分离对于会议摘要、呼叫中心分析和语音助手个性化等应用至关重要。