Diarización

En la diarización de conversaciones, se utilizan diversas técnicas y algoritmos para identificar y separar las diferentes voces de los hablantes. Algunos de los enfoques comunes incluyen:

1. Clustering basado en características acústicas: Se utilizan características acústicas, como el espectrograma de frecuencia o los coeficientes cepstrales en la señal de audio, y luego se aplican algoritmos de clustering, como el algoritmo de k-medias, para agrupar segmentos de la señal que pertenecen a la misma fuente de audio.
2. Modelos de mezcla gaussiana (GMM): Se modelan las características acústicas de cada hablante con una distribución gaussiana y se utilizan modelos GMM para asignar segmentos de audio a diferentes hablantes.
3. Modelos de Markov ocultos (HMM): Se modela la secuencia temporal de características acústicas utilizando HMM, donde cada estado del HMM representa un hablante y las transiciones entre estados representan los cambios de hablante.
4. Redes neuronales recurrentes (RNN) y redes neuronales convolucionales (CNN): Las RNN y CNN se utilizan para modelar secuencias temporales de características de audio y pueden entrenarse para realizar la tarea de diarización.

Estos son solo algunos ejemplos, y la elección del algoritmo depende del contexto específico y los requisitos de la aplicación. La combinación de múltiples enfoques también es común para mejorar la precisión de la diarización.