人声分离效果较差

[lucasjinreal]

人声分离效果较差

[wanghuii1]

电视剧、综艺上效果有限，尤其带有背景音干扰的。可以的话提供下具体音频

[yfchenlucky]

补充一下：可以变换run.sh中的speaker_model_id=damo/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common来选择使用eres2net or cam++；也可以使用modelscope开源模型识别：https://modelscope.cn/models/damo/speech_campplus_speaker-diarization_common/summary 可能会取得更好的效果，have a try~

[lucasjinreal]

感觉没有funcasr的分离效果好，即便funasr也比较差

[yfchenlucky]

不会啊？funasr就是调用我们的模型，你可以再次尝试一下不同的speaker_model,通过修改代码中的speaker_model_id。进一步， https://modelscope.cn/models/damo/speech_campplus_speaker-diarization_common/summary 该模型有后处理，你试下。如果方便可以提供具体音频吗？

[lucasjinreal]

@yfchenlucky 我目前用的是这个pipeline，效果一般，大佬有何建议吗

pipeline_ms = pipeline(
    task=Tasks.auto_speech_recognition,
    model="damo/speech_paraformer-large-vad-punc-spk_asr_nat-zh-cn",
    model_revision="v0.0.2",
    vad_model="damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch",
    punc_model="damo/punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large",
    output_dir="results",
)

paramformer 和 campplus 效果差别大吗？哪个更好

[yfchenlucky]

当前funasr中speaker diarization部分使用的是campplus模型，paraformer是用来做语音识别的，campplus是说话人分离。

1. 你可以在本仓库中使用campplus和eres2net来提取speaker embedding做分离任务，具体修改 https://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker/blob/main/egs/3dspeaker/speaker-diarization/run.sh 第38行 speaker_model_id。
2. 如果上述方法识别效果不好，可以尝试加入说话人转换点定位模型，可以使用modelscope中：https://modelscope.cn/models/damo/speech_campplus_speaker-diarization_common/summary 和 https://modelscope.cn/models/damo/speech_eres2net-large_speaker-diarization_common/summary 模型，按照readme中的快速体验模型效果就可以进行说话人分离。
3. 如果上述两种方法都不能达到您的要求，您可以提供音频给我们，帮助你分析一下，针对背景音干扰音频，分离性能确实有限。

[lucasjinreal]

@yfchenlucky 我用了这个pipeline，看起来der比上面那个稍微好一点：

sd_pipeline = pipeline(
task='speaker-diarization',
model='damo/speech_campplus_speaker-diarization_common',
model_revision='v1.0.0'
)

这是为啥？如果都是i一个模型的话？

[yfchenlucky]

ModelScope上发布的这个模型'damo/speech_campplus_speaker-diarization_common'包含说话人转换点定位模型，所以性能会更优一点。

[jpyjpr]

ModelScope上发布的这个模型'damo/speech_campplus_speaker-diarization_common'包含说话人转换点定位模型，所以性能会更优一点。

iic/speech_campplus_speaker-diarization_common 以及iic/speech_eres2net-large_speaker-diarization_common 这两个模型能在funasr里面组合asr、vad等一起使用吗？

[yfchenlucky]

在funasr中已经集成campplus模型，正在集成eres2net-large模型，详情见https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR 具体组合需求可以进funasr钉钉群提。

[jpyjpr]

在funasr中已经集成campplus模型，正在集成eres2net-large模型，详情见https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR 具体组合需求可以进funasr钉钉群提。

好的谢谢！

[jpyjpr]

在funasr中已经集成campplus模型，正在集成eres2net-large模型，详情见https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR 具体组合需求可以进funasr钉钉群提。

如果想在funasr框架下使用iic/speech_campplus_speaker-diarization_common，spk_model参数值应该怎么写？还有后面的版本？

如果写cam++ 默认下载iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common

paraformer_model = AutoModel(model="/mydata/model/download/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch", model_revision="v2.0.4", \
                vad_model="/mydata/model/download/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch", vad_model_revision="v2.0.4", \
                punc_model="/mydata/model/download/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch", punc_model_revision="v2.0.4",\
                spk_model="", spk_model_revision="")

[yfchenlucky]

具体可以参考funasr示例或者从上述github链接中进入钉钉群询问，会有专业同学答疑，感谢您的提问，如果觉得有帮助可以give a star！

[dfengpo]

社区软件包是还不支持结合说话人模型iic/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common实现说话日志功能吗？
我加了spk_model参数，报错了
PARSE ERROR: Argument: --spk_model
Couldn't find match for argument