Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别

FastWhisper 和 Pyannote 是用于自动语音识别（ASR）和说话者识别的工具，但是它们不是直接集成在一起的。通常，你需要先使用 ASR 工具将音频转换成文本，然后使用说话者识别来处理这些文本。

以下是使用 FastWhisper 和 Pyannote 的基本步骤：

1. 使用 FastWhisper 进行 ASR。
2. 使用 Pyannote 的说话者识别功能。

示例代码：

import fastai
from fastai.text import load_data
from fastwhisper import Whisper
 
# 使用 FastWhisper 进行 ASR
transcription_model = Whisper('/path/to/model.pth')
audio_file_path = '/path/to/audio.wav'
transcription = transcription_model.transcribe(audio_file_path)
 
# 假设 ASR 产生的结果是一个字符串
transcription_text = transcription[0][0]
 
# 使用 Pyannote 的说话者识别
from pyannote.pipeline import Pipeline
from pyannote.audio.features import RawAudio
from pyannote.audio.clustering import SpeakerDiarization
 
# 定义一个用于说话者识别的管道
pipeline = Pipeline(
    RawAudio(sample_rate=16000),
    SpeakerDiarization(min_duration=0.3, threshold=0.5)
)
 
# 运行说话者识别管道
uri = 'file://' + audio_file_path
speaker_labels = pipeline(uri, duration=transcription.duration)
 
# 处理说话者识别结果
for speaker_label in speaker_labels:
    start = speaker_label.start
    end = speaker_label.end
    speaker_id = speaker_label.label
    print(f"Speaker {speaker_id} from {start}s to {end}s")

请注意，这只是一个基本的示例，实际使用时你可能需要根据你的数据和需求进行调整。此外，FastWhisper 的模型和 Pyannote 的 API 可能会更改，所以确保你使用的是最新的版本。