awesome-diarization

一站式找全说话人日志论文、代码和数据集，快速上手

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署语音识别 🍴 复刻 252 🐛 待处理 6 👀 关注 73

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1916

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费该项目为开源资源列表，完全免费，无付费版本。

项目预览

awesome-diarization 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类语音识别

开发团队wq2012

官网地址https://wq2012.github.io/awesome-diarization

GitHubhttps://github.com/wq2012/awesome-diarization

定价模式🏷️完全免费

价格说明该项目为开源资源列表，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

技术栈/模型awesome,awesome-list,deep-learning,machine-learning,speaker-diarization,speech-processing,speech-recognition

GitHub 星标★ 1916

上线时间2019-01-19 00:00:00

代码更新2026-10-26

仓库体积106 KB

本站数据更新2026-11-08

维护状态较活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数5

项目介绍

这是一个精选的说话人日志（Speaker Diarization）资源列表，汇集了相关的论文、库、数据集和其他资源。它解决的是说话人日志领域信息分散、入门门槛高的问题，为研究者和开发者提供了一站式的导航。核心能力包括：按主题分类整理最新论文（如端到端模型、聚类方法）、收录主流开源库（如pyannote.audio、NeMo）、提供常用数据集（如VoxConverse、DIHARD）和评估指标，并定期更新。项目采用awesome-list风格，结构清晰，便于快速查阅，是进入该领域的实用指南。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 1916

技术标签

awesome awesome-list deep-learning machine-learning speaker-diarization

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 git（用于克隆仓库）
本地文本编辑器或 Markdown 阅读器
现代浏览器（用于访问在线版官网）

安装与启动步骤

1克隆资源仓库

把 awesome-diarization 仓库下载到本地，后续可离线查阅 README 中的论文、库和数据集清单。
```
git clone https://github.com/wq2012/awesome-diarization.git
```
2进入仓库目录

切换到仓库根目录，README.md 是全部资源清单的入口文件。
```
cd awesome-diarization
```
3阅读资源清单

README 按 Publications、Software、Datasets 等主题分区，先看 Table of contents 定位所需章节。
```
cat README.md
```
4访问在线版官网

README 提供了网页版地址，浏览器打开即可在线浏览同一份清单，适合不想克隆仓库的用户。