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实时 04:41:50
English(EN) Ran a 0.9B transcribe + diarize model on a 17.5 minute, 4 person AMI meeting on a MacBook: all 4 speakers found, 0.08% speaker confusion, done in 12 minutes

0.9B 模型在 12 分钟内转录并分离 4 人会议的说话人，运行在 MacBook 上

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位 Reddit 用户分享了他在 MacBook Pro 上运行一个 0.9B 参数模型进行转录和说话人分离的体验。该模型仅用 12 分钟多一点就处理了一个 17.5 分钟、4 人参会的会议，说话人混淆率低至 0.08%。该模型成功识别出所有四位说话人，并处理了多人同时说话的情况，生成了带有正确说话人归属的重叠语音行。 AI

影响 展示了小型、可在本地运行的模型在实时会议转录和说话人识别方面的能力。

排序理由 用户报告的特定模型在消费级硬件上的性能。

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0.9B 模型在 12 分钟内转录并分离 4 人会议的说话人，运行在 MacBook 上

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Binary_orchid ·

    在 MacBook 上运行了一个 0.9B 的转录+说话人分离模型，处理了 17.5 分钟、4 人参会的 AMI 会议：识别出所有 4 位发言者，说话人混淆率 0.08%，耗时 12 分钟

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Wanted to see how one model that does transcription, speaker labels and timestamps in a single pass handles a real meeting, so I ran MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B on a four person meeting from the AMI test set and scored its speaker turns against …

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