📱Voice_Extractor.

Voice_Extractor — инструмент на базе ИИ для извлечения чистых фрагментов речи конкретного говорящего из многоголосых аудиозаписей.

🔹Основные возможности:

🔘Диаризация: определение «кто когда говорит» с помощью PyAnnote.

🔘Детекция наложений: удаление перекрытий голосов.

🔘Идентификация говорящего по эталонному аудио (WeSpeaker).

🔘Разделение звука: извлечение речи из фоновой музыки (Bandit-v2).

🔘Транскрипция: с помощью OpenAI Whisper.

🔘Визуализация: спектрограммы, графики идентификации и верификации.

🔘Вывод: качественные WAV-фрагменты и точные транскрипты.

🧢Используемые технологии:
PyTorch, PyAnnote, Whisper, WeSpeaker, Bandit-v2, SpeechBrain, Silero-VAD, FFmpeg и др.

🔻Быстрый старт:

pip install -r requirements.txt
python run_extractor.py \
  --input-audio path/to/audio.wav \
  --reference-audio path/to/target.wav \
  --target-name "SpeakerName" \
  --token "hf_yourToken"

❗️Требования: NVIDIA GPU с 16GB VRAM.

#Python #VoiceExtractor #SpeechAI #SpeakerDiarization #Whisper #PyAnnote #WeSpeaker #OpenAI #SpeechToText #AudioProcessing #DeepLearning #SpeechSeparation #MLTools #HuggingFace #AudioAI #AI4Audio #ASR

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor

📱Voicetag.

voicetag — Python‑библиотека для speaker diarization + named identification: кто говорил и когда в аудио (подкасты, митинги, звонки) — pyannote + resemblyzer в 3 строки кода.

🔹Фичи:

🔘vt.enroll("Alice", ["a1.flac"]); result = vt.identify("meeting.flac") — timeline с confidence + overlap detection.

🔘Транскрипция: vt.transcribe("audio.flac", provider="whisper") — кто что сказал (OpenAI/Groq/Deepgram/Whisper).

🔘CLI: voicetag enroll Alice *.flac; voicetag identify meeting.flac + profiles JSON.

🔻Старт:

pip install voicetag[whisper]  # + HF token для pyannote

GPU: device="cuda" или MPS. Language agnostic (EN/HE/ZH).

#python #speech #diarization #voicetag #pyannote #transcription

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/Gr122lyBr/voicetag