はじめに
さて今回は、Pythonを使った音声データの話者認識/話者分離（speaker diarization）についてまとめたいと思います。
実は以前、Whisperを使った音声データ文字起こしのやり方についてまとめました。まだ記事を読んでいない方はそちらをチェックです！
そちらでご紹介した内容ですと、例えば複数の人が会話している音声データだったとしても、誰がどのような発言をしたかは分かりません。ただ単純に、音声データが文字起こしされ、テキストの羅列として出力するだけです。
それでももちろん素晴らしい技術ですが、少し活用の幅を広げにくいですよね？？
とまぁそんなこんなで、私も話者認識/話者分離（speaker diarization）をやりたいな～と思い、色々調べましたので、備忘録的にまとめておきます。
- Q話者認識/話者分離（speaker diarization）とは？？
- A
話者認識/話者分離（speaker diarization）は、音声データを解析し、「誰が」「いつ」「何を」話しているか、について特定する技術です。
たとえば、複数の人が会話している録音を考えてみましょう。この技術を使うと、その音声ファイルから「Aさんがこの部分で話していて、Bさんが別の部分で話している」というように、話者ごとに音声を分けることができます。
これにより、インタビューや会議の録音から、各話者がどの部分で話していたのかを特定することが可能になります。Speaker Diarizationは、音声認識や字幕生成の精度向上にも役立ち、コールセンターの通話解析やポッドキャストのトランスクリプションなど、幅広い分野で活用されています。
皆さんの参考になれば嬉しいです！それではさっそく見ていきましょう～
pyannote.audioとは？？
今回は話者認識/話者分離（speaker diarization）を実施するにあたり、Pythonの「pyannote.audio」というライブラリを利用いたしました。まずはどのようなライブラリか、しっかりと理解しておきましょう。
pyannote.audioは、音声処理に特化したPythonライブラリで、特に音声認識や音声分離などのタスクで使用されます。
主な機能として、音声の話者分離（誰が話しているかを特定する）、音声区間検出（音声がある部分を識別する）、話者認識（話者の特定）などがあります。
このライブラリはディープラーニング技術を活用し、音声処理の精度を高めるために事前学習されたモデルを提供しています。初心者でも使いやすいAPIが用意されており、音声データの解析や処理を簡単に行えるため、研究者や開発者が音声関連のプロジェクトで利用することができます。
以下GitHubもご参考になればと思います。
実行環境
今回は、Google Colaboratory（Google Colab）を活用しました。皆さんも簡単に利用できますので、是非試してみてくださいね。
