anc
Разбор по голосам: «Спикер 1», «Спикер 2»… на компьютере, без сети
- crates/voices: отпечаток голоса реплики (WeSpeaker ResNet34 через
sherpa-onnx, статические сборки под Windows и macOS) и разбиение снизу
вверх со средней связью. Из отпечатков вычитается средний по записи:
без этого у подкаста любые две реплики были похожи на 0,5–0,8.
- После распознавания реплики «Собеседников» и файла раскладываются по
голосам; микрофон — «Я». Отпечатки и реплики — в voices.json рядом с
записью: «Говорящих: N» пересобирает разбиение без новой расшифровки.
- Ход работы: этап «Разделяю по голосам» с процентом; по ходу
распознавания у реплик разбираемых дорожек ещё нет имени.
- Исправлено: файл без смены говорящего ложился одним абзацем 00:00:00
(подкаст 1 ч 52 мин — 170 КБ одной строкой). Абзац теперь — реплики
одного говорящего без пауз больше 1,5 с и не длиннее ~600 знаков.
У реплики появился конец (из ответа Whisper или до следующей).
- Модель (26 МБ) не в git: scripts/fetch-models.sh с проверкой SHA-256,
в сборку — ресурсом. Windows — со статической средой C (+crt-static,
явная libucrt): установщику не нужен VC++ Redistributable; crate-type
ядра — только rlib (cdylib нужен лишь мобильным платформам).
- Проверено на подкасте Kuji 230 (1 ч 52 мин, трое в студии): трое,
48 % / 36 % / 15 % речи, отпечатки 1184 реплик за ~3 мин.
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
d0d9d7d
30 сентября 2026 г.
fetch-models.sh
#!/bin/sh
# Модель голосов для разбора «кто говорит» — WeSpeaker ResNet34 (VoxCeleb),
# сборка sherpa-onnx. Кладётся в models/voices.onnx и попадает в установщик
# ресурсом (src-tauri/tauri.conf.json → bundle.resources). В git её нет: 26 МБ.
# Лицензия модели — Apache-2.0 (https://github.com/wenet-e2e/wespeaker).
url="https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/speaker-recongition-models/wespeaker_en_voxceleb_resnet34_LM.onnx"
sha="e9848563da86f263117134dfd7ad63c92355b37de492b55e325400c9d9c39012"
if [ && [; then
fi
got=""
if [; then
fi