話者検出と話者分離
音声・動画の文字起こしで異なる話者を自動的に識別・ラベル付け。誰が何を言ったかを正確に把握。
話者分離とは？
話者分離とは、音声ストリームを話者の身元に基づいてセグメントに分割するプロセスです。簡単に言えば、「誰がいつ話したか？」という質問に答えます。 This is essential for multi-speaker recordings like meetings, interviews, podcasts, conference calls, and legal proceedings where knowing who said what is just as important as what was said.
STT.ai uses advanced neural speaker diarization models that can detect and label speakers in real time. The system creates speaker embeddings -- numerical representations of each voice's unique characteristics -- and clusters them to distinguish between different people. This works even when speakers have similar voices or frequently interrupt each other.
話者検出の仕組み
1. 音声活動検出
システムはまず、どの音声セグメントに発話が含まれ、どれが無音、音楽、背景ノイズかを識別します。
2. 話者エンベディング
各発話セグメントは話者エンベディングに変換されます — 話者のユニークな声の特徴を捉えたコンパクトなベクトルです。
3. クラスタリングとラベリング
エンベディングをクラスタリングして同じ話者のセグメントをグループ化し、各クラスタにラベルを割り当てます（話者1、話者2など）。
話者検出の活用事例
STT.aiの話者検出
Speaker detection is available on all paid plans. When you transcribe audio or video with speaker detection enabled, the transcript will include speaker labels inline with the text. You can also export speaker-labeled transcripts in all supported formats including SRT, VTT, DOCX, JSON, and PDF.
The system can detect up to 20 distinct speakers in a single recording. For best results, ensure each speaker has at least a few seconds of solo speech. Overlapping speech is handled but may reduce accuracy in heavily cross-talked segments.