原贴链接

此贴仅为一个YouTube视频链接：https://youtube.com/watch?v=-zpyi1KHOUk&si=qzksOIhsLjo9J8Zp，无具体内容可翻译

讨论总结

此讨论围绕“Realtime speaker diarization”展开。有对该技术是否闭源及是否为广告的质疑，也有分享在不同场景（如法庭报告AI）应用该技术的经验。硬件需求方面提到运行需要强大硬件，如4090。在开源问题上争议较大，还有对技术准确性、检测功能等多方面的探讨，整体讨论氛围比较积极且充满好奇。

主要观点

  1. 👍 认为realtime speaker diarization可能是闭源且是广告性质的
    • 支持理由：发布者在其他评论称其为闭源，可能是来做广告的
    • 反对声音：无
  2. 🔥 觉得这是基础技术不应专有
    • 正方观点：这是基础技术不应被独占
    • 反方观点：无
  3. 💡 在法庭报告AI中解决diarization问题有特定流程和方法且有简化设计情况
    • 解释：ServeAlone7622分享自己在法庭报告AI工作中的相关经验
  4. 💡 pyannote模型存在限制且对realtime speaker diarization的实时处理片段存在疑问
    • 解释：amejin提到相关模型限制和疑问
  5. 💡 运行需要强大硬件，演示用4090
    • 解释：Lonligrin称演示在4090上进行，运行需要强大硬件

金句与有趣评论

  1. “😂 He said it’s closed source in another comment. He’s just here to advertise it I guess.”
    • 亮点：直接指出可能是闭源且是广告性质，较为直白地表达观点。
  2. “🤔 Hmm 🤔 I worked on a court reporting AI and solved the diarization issue in much the same way.”
    • 亮点：分享独特的工作经验，在法庭报告AI中解决相关问题的方式。
  3. “👀 Not the OP here but MLX is Apple only. Unless your target audience is using an Apple exclusively or you have a compelling reason for MLX you’re just tying yourself to the Apple ecosystem without any significant improvement in inference.”
    • 亮点：阐述mlx的适用性以及局限性，与苹果生态系统的关系。

情感分析

总体情感倾向为中性且积极探索。主要分歧点在于技术是否闭源、开源与盈利的关系等。可能的原因是大家对技术的期望、使用目的以及对开源闭源概念的重视程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何提高技术准确性，如解决实时处理在不同场景（串扰、背景噪音等）下的问题。
  • 潜在影响：如果技术不断发展成熟，可能会对AI语音相关领域（如语音识别、翻译等）产生积极推动作用，提升用户体验。

详细内容：

标题：关于实时说话人区分技术的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于“Realtime speaker diarization”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一个链接（https://youtube.com/watch?v=-zpyi1KHOUk&si=qzksOIhsLjo9J8Zp ），获得了众多用户的点赞和大量评论。讨论的方向主要集中在技术的实现方式、应用场景、开源与否以及性能表现等方面。

在讨论中，观点纷呈。有人认为这只是为了打广告，是封闭源代码；但也有人觉得这是基本技术，并非专有。还有用户分享了在法庭报告 AI 方面的相关经历，通过将每个时间戳为 500 毫秒的切片放入“未知”组，并不断将未知组的成员与已知说话人进行比较，最终简化了设计。

有趣的是，有用户提到有内部演示能实现实时语音克隆和 rag 集成，并能翻译成 100 多种语言，如同超强版的 Alexa。也有用户关心运行所需的硬件规格，得知需要强大的硬件，如在 4090 上进行演示。

关于开源的问题，有人希望开源，而发布者表示可能只做 SaaS。对此，有人认为这不合理，发布者则解释自己之前做了很多开源贡献，这次想通过此项目获取一些收益，却因此收到了负面评价，感到失望。

总的来说，这次讨论展示了大家对实时说话人区分技术的浓厚兴趣和不同看法，也反映出在技术发展和应用中的诸多思考。