AI说话人拆分实战：基于Speech Seaco的多角色语音处理

在日常工作中，我们经常会遇到包含多个发言者的会议录音、访谈记录或课堂讲解。如果需要将不同人的讲话内容区分开来，传统方式是人工听写后手动标注，效率极低且容易出错。有没有一种方法可以自动识别谁说了什么，并把每个人的语音片段单独提取出来？

答案是肯定的——借助Speech Seaco Paraformer ASR模型，我们可以实现高精度的中文语音识别与说话人分离（Speaker Diarization），一键完成“谁在什么时候说了什么”的分析任务。

本文将带你从零开始，使用科哥构建的Speech Seaco Paraformer ASR 阿里中文语音识别镜像，实现在本地环境下的多角色语音自动拆分与文本转录全过程。无论你是开发者、内容创作者还是企业用户，都能快速上手这套高效工具。

1. 什么是说话人拆分？为什么它如此重要？

1.1 说话人拆分的核心价值

说话人拆分（Speaker Diarization）不是简单的语音转文字，而是回答一个问题：“是谁说的这句话？”
它的目标是为音频中的每一句话打上标签，标明其对应的说话人身份，形成类似这样的结果：

[00:02-00:15] 说话人A：今天我们讨论人工智能的发展趋势。 [00:16-00:28] 说话人B：我同意，特别是在教育领域的应用。

这项技术广泛应用于：

• 会议纪要自动生成
• 在线课程内容结构化
• 客服对话质量分析
• 多人访谈内容整理
• 法律取证与笔录生成

如果没有说话人拆分，所有语音都被合并成一段文字，信息混乱，难以追溯。

1.2 Speech Seaco 如何做到精准区分不同说话人？

Speech Seaco 基于阿里达摩院开源的FunASR 框架，集成了四大核心模型协同工作：

这四个模型联合推理，使得系统不仅能“听懂”内容，还能“分辨声音”，真正实现端到端的智能语音处理。

2. 环境准备与服务启动

2.1 获取并运行镜像

本方案依赖 CSDN 星图平台提供的预置镜像，已集成全部依赖和 WebUI 界面，开箱即用。

启动命令如下：

/bin/bash /root/run.sh

执行该脚本后，系统会自动加载模型并启动 Web 服务，默认监听端口7860。

2.2 访问 WebUI 界面

服务启动成功后，在浏览器中访问：

http://localhost:7860

如果你是在远程服务器上部署，请替换localhost为实际 IP 地址：

http://<你的服务器IP>:7860

首次加载可能需要几分钟时间（取决于 GPU 性能），待页面显示完整功能模块即可开始使用。

3. 核心功能详解：四大操作模式

界面共分为四个 Tab 页面，分别对应不同的使用场景。

3.1 单文件识别：精准转录一段音频

适用于会议录音、演讲、访谈等单个音频文件的处理。

支持格式一览

建议设置：采样率 16kHz，单声道，时长不超过 5 分钟以获得最佳效果。

关键参数配置

• 批处理大小（Batch Size）

  • 范围：1–16
  • 默认值：1
  • 显存充足时可适当调高以提升吞吐量

• 热词列表（Hotwords）

  • 输入关键词，用英文逗号分隔
  • 示例：人工智能,深度学习,大模型,语音识别
  • 最多支持 10 个热词，显著提升专业术语识别准确率

输出结果示例

识别完成后，你会看到两部分内容：

主文本区：

今天我们讨论人工智能的发展趋势，特别是在教育和医疗行业的落地可能性。

详细信息（点击展开）：

- 文本: 今天我们讨论... - 置信度: 95.00% - 音频时长: 45.23 秒 - 处理耗时: 7.65 秒 - 处理速度: 5.91x 实时

这意味着系统仅用不到 8 秒就完成了 45 秒音频的识别，效率远超实时。

3.2 批量处理：高效转化多段录音

当你有多个会议录音、课程章节或客户回访需要统一处理时，批量功能将成为你的得力助手。

使用流程

1. 点击「选择多个音频文件」按钮，支持多选上传
2. 设置热词（可选）
3. 点击「 批量识别」开始处理

结果展示形式

系统将以表格形式返回所有文件的识别结果：

提示：单次建议不超过 20 个文件，总大小控制在 500MB 以内，避免内存溢出。

3.3 实时录音：边说边转文字

适合做即时笔记、语音输入、教学记录等场景。

操作步骤

1. 点击麦克风图标，授权浏览器访问麦克风权限
2. 开始讲话，保持语速适中、发音清晰
3. 再次点击停止录音
4. 点击「 识别录音」获取转录结果

注意：首次使用需允许浏览器使用麦克风，否则无法采集声音。

此功能非常适合个人口述备忘录、学生课堂速记、记者现场采访等轻量级应用场景。

3.4 系统信息：掌握运行状态

点击「 刷新信息」可查看当前系统的运行详情：

模型信息

• 模型名称：speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch
• 设备类型：CUDA（GPU加速）或 CPU
• 模型路径：~/.cache/modelscope/hub/...

系统资源

• 操作系统版本
• Python 解释器版本
• CPU 核心数
• 内存总量与可用量

这些信息有助于排查性能瓶颈，例如当处理缓慢时，可通过查看是否使用了 GPU 来判断是否需要调整配置。

4. 实战演示：如何实现说话人拆分？

虽然 WebUI 当前未直接暴露“说话人标签”字段，但底层模型实际上已经完成了声纹聚类和说话人切分。我们可以通过解析原始输出数据，提取完整的说话人时间戳信息。

4.1 后端模型输出结构解析

当调用 ASR 模型进行推理时，返回的结果是一个字典对象，其中关键字段包括：

res = model.generate(input=audio_bytes, batch_size_s=300, is_final=True, sentence_timestamp=True) rec_result = res[0]

rec_result包含以下重要子字段：

4.2 构建说话人时间轴

通过遍历sentence_info，我们可以重建每个人的发言时间线：

sentences = [] for sentence in rec_result["sentence_info"]: start_time = format_timestamp(sentence["start"]) end_time = format_timestamp(sentence["end"]) speaker_id = sentence["spk"] text = sentence["text"] sentences.append({ "speaker": speaker_id, "start": start_time, "end": end_time, "text": text })

最终输出如下格式的时间轴：

[00:02.1 - 00:10.5] spk0: 我认为AI对教育的影响非常深远。 [00:11.2 - 00:18.7] spk1: 是的，尤其是个性化学习方面。 [00:19.3 - 00:25.0] spk0: 还有智能辅导系统也能提高效率。

4.3 按说话人拆分音频文件

有了时间戳和说话人标签，就可以使用ffmpeg对原始音频进行剪辑，按spk分类保存。

import ffmpeg def split_audio_by_speaker(audio_path, sentences, output_dir): for i, seg in enumerate(sentences): spk = seg["speaker"] start = seg["start"] end = seg["end"] ext = os.path.splitext(audio_path)[1] # 创建按说话人分类的目录 spk_dir = os.path.join(output_dir, f"speaker_{spk}") os.makedirs(spk_dir, exist_ok=True) output_file = os.path.join(spk_dir, f"{i:03d}{ext}") try: ( ffmpeg.input(audio_path, ss=start, to=end) .output(output_file) .run(overwrite_output=True, capture_stdout=True, capture_stderr=True) ) except ffmpeg.Error as e: print(f"剪辑失败 {output_file}: {e}")

这样，每个说话人的所有发言片段都会被归类到独立文件夹中，便于后续单独播放或进一步处理。

5. 提升识别质量的实用技巧

5.1 使用热词增强专业词汇识别

在法律、医学、科技等领域，专有名词往往容易被误识别。通过热词功能可大幅提升准确性。

示例场景

只需在输入框中填写这些词，模型就会优先匹配它们。

5.2 优化音频质量以提升效果

即使模型再强大，糟糕的输入也会导致差的结果。以下是常见问题及解决方案：

推荐预处理命令（使用 ffmpeg）：

ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

5.3 合理控制音频长度

尽管模型最长支持 300 秒（5分钟）音频，但建议每次处理控制在 3 分钟以内，原因如下：

• 更短的音频响应更快
• 减少显存占用，避免崩溃
• 提高说话人聚类准确性（长音频易出现漂移）

对于超过 5 分钟的内容，建议先用音频编辑工具分割后再批量处理。

6. 性能表现与硬件建议

6.1 不同配置下的处理速度对比

“5x 实时”表示 1 分钟音频仅需 12 秒处理完毕。

6.2 处理时间参考表

可见，即使是普通消费级显卡，也能轻松应对日常办公需求。

7. 常见问题解答

Q1: 为什么识别结果没有显示说话人标签？

目前 WebUI 界面尚未开放spk字段的可视化展示，但后台模型已具备该能力。你可以通过修改前端代码或调用 API 直接获取原始 JSON 输出来提取说话人信息。

Q2: 是否支持英文或多语种混合识别？

当前模型专注于中文普通话识别，在纯英文或中英混杂场景下表现不佳。若需多语言支持，建议切换至 FunASR 的多语种 ASR 模型。

Q3: 能否导出 SRT 字幕文件？

目前不支持直接导出 SRT，但你可以根据sentence_info中的时间戳和文本自行生成，格式如下：

1 00:00:02,100 --> 00:00:10,500 我认为AI对教育的影响非常深远。 2 00:00:11,200 --> 00:00:18,700 是的，尤其是个性化学习方面。

Q4: 如何保留版权信息？

开发者“科哥”明确要求保留版权声明：

webUI二次开发 by 科哥 | 微信：312088415 承诺永远开源使用 但是需要保留本人版权信息！

请勿删除或篡改相关标识。

8. 总结

通过本文的实践，我们完整走通了基于Speech Seaco Paraformer ASR 模型的多角色语音处理流程。这套方案不仅实现了高精度的中文语音识别，更深层地利用声纹模型完成了说话人拆分，真正做到了“听得清、分得明”。

核心优势回顾

• 开箱即用的 WebUI 界面，无需编程基础
• 支持热词定制，适应专业领域需求
• 多种输入格式兼容，灵活应对各种来源
• GPU 加速推理，处理速度快达 6 倍实时
• 底层支持说话人分离，可用于自动化会议纪要生成

下一步建议

• 若你希望自动化提取说话人时间轴，可尝试对接 FunASR 的 Python API
• 对大量历史录音进行归档时，可编写脚本调用批量接口实现无人值守处理
• 结合大语言模型（LLM），进一步生成摘要、提炼要点、自动归类话题

无论是个人知识管理，还是企业级语音数据分析，Speech Seaco 都是一个值得信赖的强大工具。

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