Diarizzazione dei parlanti: chi ha detto cosa nelle tue registrazioni

La risposta breve: La diarizzazione dei parlanti separa l’audio in base a chi sta parlando ed etichetta ogni riga (S1, S2, S3…) — e AddSub lo fa live mentre guardi. Interviste, podcast e riunioni diventano trascrizioni in cui sai sempre chi ha detto cosa.

Perché le etichette dei parlanti contano

Una trascrizione semplice di un’intervista a due persone è un muro di testo — non puoi dire chi chiede e chi risponde. La diarizzazione risolve questo assegnando a ogni segmento un’identità di parlante persistente. Quando riproduci un’intervista registrata, un podcast con più conduttori o una riunione di squadra, AddSub colora ogni riga per parlante (S1, S2, S3…) così la conversazione si legge in modo naturale.

Come funziona la diarizzazione di AddSub

1. Separazione delle voci — un modello di segmentazione trova dove cambiano i parlanti.
2. Embedding vocali — la voce di ogni segmento viene improntata.
3. Clustering — voci simili vengono raggruppate in identità di parlante.
4. Etichettatura persistente — le identità vengono abbinate durante la sessione, così S1 resta S1.

Il dettaglio chiave: le etichette di AddSub sono commit-once — una volta identificato un parlante, la sua etichetta non cambia a metà sessione, quindi le trascrizioni restano stabili su registrazioni lunghe.

Ottenere la massima precisione

• Mantieni basso il rumore di fondo — audio pulito con due parlanti dà una separazione quasi perfetta.
• Concedi ~30 secondi — le etichette si stabilizzano man mano che le voci vengono raggruppate; le prime righe possono convergere.
• Voci distinte aiutano — voci molto simili (es. due parlanti dello stesso sesso su audio telefonico) sono più difficili da separare.
• Funziona live e offline — lo streaming in tempo reale e le trascrizioni esportate portano entrambi i badge dei parlanti.

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