다중 화자 인식(Multi-Speaker Recognition)에 적합한 AI 알고리즘은 다음과 같다.
1. 화자 분할 (Speaker Diarization)
- 여러 명이 동시에 말할 때, 발화 구간을 분리하는 알고리즘
- 주요 알고리즘:
- x-vector + PLDA (Probabilistic Linear Discriminant Analysis)
- i-vector + PLDA
- DNN 기반 Speaker Embedding (ECAPA-TDNN)
- Spectral Clustering 기반 Diarization
- End-to-End Neural Diarization (EEND)
2. 화자 식별 (Speaker Identification)
- 특정 화자가 누구인지 인식하는 알고리즘
- 주요 알고리즘:
- Deep Speaker Embeddings (x-vector, d-vector, ECAPA-TDNN)
- Convolutional Neural Networks (CNNs)
- ResNet 기반 Speaker Recognition
3. 화자 분리 (Speaker Separation)
- 여러 화자가 동시에 말할 때 각 화자의 음성을 분리하는 알고리즘
- 주요 알고리즘:
- Deep Clustering (DPCL)
- Permutation Invariant Training (PIT)
- Conv-TasNet
- SepFormer (Self-Attention 기반 분리 모델)
4. 자동 음성 인식 (ASR)과 통합된 다중 화자 인식
- Whisper + Diarization
- Kaldi + x-vector
- Wav2Vec2 + Speaker Embedding
- Transformer 기반 ASR (Conformer) + Speaker Embedding
추천 솔루션
- 대화형 AI: Whisper + EEND
- 회의 녹음 분석: Kaldi + x-vector
- 동시 화자 분리: Conv-TasNet or SepFormer
어떤 환경에서 사용할지에 따라 적절한 모델이 다를 수 있다. 필요한 용도에 맞게 선택하면 된다.