1樓：Yi Luo
1）只需要判斷人數，不需要知道他們分別在什麼時間說話（number of speakers)
2）判斷人數並且知道他們說話的時間點（diarization）
3）判斷人數並且分離每個人的說話聲（separation）
除此之外還有很多需要考慮的因素。錄音環境，比如近場或者遠場，單通道或者多通道，也是非常重要的資訊；說話人資訊也可能影響方法，比如只要求判斷事先知道的某些說話人（speaker dependent）或者對任意說話人都要能判斷（speaker independent）；說話人之間的重疊（overlap）長度也可能影響「判斷有幾個人在說話」的時間區間（0.3秒內有幾個人？
1秒內有幾個人？等等）。
1）如果只需要知道人數，乙個簡單的分類器一般就能滿足需求，其效果類似乙個多說話人的vocal activity detection (VAD)。
2）如果需要知道「誰在什麼時間講話」，問題就變成了speaker diarization問題，這方面文獻很多但我不大了解，就不敢亂說了。我所知道的方法大多基於說話人的i-vector或某些能體現說話人資訊的特徵。
3）如果要求分離出每個人的說話聲，就變成了多說話人分離問題（multi-talker separation）。以目前的發展，在單通道情況一般3人及以下的音訊裡，分離效果已經不錯了，並且新的系統已經能夠通過判斷有幾個人來調整輸出（比如只有2個人說話，那麼3個輸出裡有1個輸出會是靜音）。我們最近的一些工作也在持續提高這個問題下系統的效能。
2樓：micos
可以基於聲紋特徵的方式對說話人的聲音進行自動分離，也稱為人聲分離或人聲分割，這種方式的前提是說話人不能同時說話，如果兩人同時說話，頻率會疊加後會讓計算機認為是第三個人的聲音，這種現象專業點叫雞尾酒會效應，學術界也沒有好的解決辦法。
人聲分離的原理是通過對語音檔案進行切片，然後提取每個語音片的聲紋特徵，並按設計好的方式進行聚類，根據聲紋特徵的差異，也可以判斷出這段語音裡的說話人數量，最後進行語音拼接，得到分離後的每個人的聲音。
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