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我的工程实践题目是《多人对话场景中音频分离》，题目要求的任务即说话人区分（Speaker Diarization）任务。说话人区分是声纹识别领域中的一个任务，具体是指根据说话者身份将输入的音频划分为同类片段的过程。说话人区分是说话人细分和说话人聚类的组合，第一个目标是找到音频中的说话人更改点， 第二个目标是根据说话者的特征将语音片段分组在一起。说话人区分常常作为语音识别功能的预处理，它将音频中说话人的身份信息提供给语音识别系统，从而改善语音识别的准确率。
下面将介绍一些带有说话人区分功能的软件。说话人区分一般不能作为用户直接使用的功能，所以带有此类功能的软件常常是面向开发者的。
ALIZé是一个用于说话人识别的开源平台。 该项目提供了一组框架，使任何人都可以开发应用程序，用来处理说话人识别领域中的各种任务：包括验证/识别，分段等。
在2005年，ALIZé由LIA（法国阿维尼翁实验室信息研究所）领导发展，最终在法国研究部的资助下与多家学术和工业合作伙伴合作完成。该项目主要使用了GMM/UBM、I-vector、JFA等传统声纹识别技术。目前，深度学习进入了声纹识别领域，取得了良好的效果，使用传统技术的ALIZé在如今已经稍显落伍了。
Pyannote -audio是一个基于Pytorch的开源神经网络构建工具包，从2016年开始开发，该工具提供如下功能：
pyAudioAnalysis是一个2014年开始开发的Python库，提供了大量与音频相关的功能，重点在于特征提取，说话人分类，语音分段和可视化问题。该库提供的功能包括但不限于以下内容：
提取音频特征和表示形式
执行无监督的说话人区分
ALIZé、Pyannote-audio、pyAudioAnalysis为开发者提供了说话人识别的功能，我第一次了解三款软件均是网友推荐而来，高质量的软件自然会得到用户的口口相传。
ALIZé、Pyannote-audio、pyAudioAnalysis都是开源软件，分别使用了LGPL、MIT、Apache-2.0协议，它们都不是以盈利为目的而开发的软件，而是为了其他用户使用方便而开发的，其背后的精神事实上就是“我开发了一款软件，大家来用吧”，这种开源精神所催生出来的软件正是如今计算机世界的基石。
ALIZé、Pyannote-audio、pyAudioAnalysis的代码均托管在Github上，只要下载下来即可使用。
任何软件都有bug，这三款软件在多年的开发中也有很多Bug。三款软件托管在Github网站上，均采用滚动更新机制。
说话人区分其实是一个比较小的功能，往往作为某款大型语音工具包的一个子功能出现。专门的说话人区分工具出现较晚，像ALIZé就是比较早的成熟的说话人区分软件，从2005年开始开发，直到2017年仍在维护。
专门的说话人区分软件常常是开源软件，其竞争关系较弱，主要的竞争方式着重于功能的完善和使用的便捷。因为这类软件常常面向开发者，除了其本身的功能，源码易修改也是用户们非常关心的一种特性。
随着深度学习技术的发展和硬件的进步，像ALIZé这样使用传统方法的软件即将没落，效果更好的基于神经网络的Pyannote-audio、pyAudioAnalysis受到大家的青睐，这也是此类软件今后发展的方向。
上述软件都是面向开发者的工具包，依赖的库很多，经常发生安装不成功的情况。
说话者区分是一个信息处理任务，在本质上还是需要软件来完成的，即使是硬件也是依托软件的存在而设计的。这说明软件的本质特征之一是信息处理。
我第一次使用此类软件就是在最近了解工程实践的过程中，日常生活中我并没有说话人区分的需求。这些软件都是下载得到的。
说话人区分软件主要是面向开发者的，学习难度比面向普通用户的软件要高。此类软件好处在于满足我的需求，坏处也如前面所言，学习曲线比较陡峭，需要阅读一定的文档才能掌握使用方法。
最近一段时间我刚刚开始使用此类软件。
只要大家还有语音识别的需求，作为语音识别的子任务，说话人区分这种需求是不会消失的。但是专门的说话人区分软件在未来是否存在尚未可知，现在深度学习发展的趋势之一是神经网络功能越来越丰富，或许在未来说话人区分的功能深度嵌入在语音识别网络中，专门的说话人区分软件也没有存在的必要了。
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