エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください
Twitterで共有ONにすると、次回以降このダイアログを飛ばしてTwitterに遷移します
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
はじめに 朝日新聞社メディア研究開発センターの嘉田です。 最近類似話者検索を実現するために、OpenSea... はじめに 朝日新聞社メディア研究開発センターの嘉田です。 最近類似話者検索を実現するために、OpenSearchのベクトル検索機能を利用して実験を行いました。音声データから抽出した話者の埋め込みベクトルを活用し、クエリとなる話者に近い既存の話者を特定します。 本記事では、類似話者検索の流れを解説するとともに、OpenSearchのベクトル検索を利用する上で確認しておくとよいことをご紹介します。 ※(注記)ベクトル検索の技術説明、ベクトルデータベース比較、各アルゴリズムの技術説明は行いません。 類似話者検索の仕組み 筆者のケースでは、話者分離後の各話者に対して類似話者を検索するというフローを想定しました。そのため、既存の話者分離フローと組み合わせて次のプロセスで実現を目指しました。 1. 話者分離と話者の埋め込みベクトル生成 話者分離にはpyannote.audioというフレームワークを使用していま