आधुनिक diarization pipelines: (1) voice activity detection (भाषण बनाम मौन वाले segments खोजें), (2) speaker embedding extraction (ECAPA-TDNN जैसे मॉडलों का उपयोग करके प्रत्येक speech segment को speaker की आवाज़ विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने वाले vector में बदलें), (3) clustering (समान embeddings वाले segments को समूहित करें — एक ही speaker), (4) वैकल्पिक रूप से, resegmentation (clustered speaker models का उपयोग करके boundaries को परिष्कृत करें)। Pipeline speaker IDs के साथ labeled timestamps उत्पन्न करती है।
Pyannote, NVIDIA NeMo, और WhisperX जैसी नई प्रणालियाँ diarization end-to-end करती हैं या speech recognition के साथ तंग integration करती हैं। WhisperX Whisper transcription को word-level timestamps और speaker diarization के साथ जोड़ता है, एक pipeline में speaker-attributed transcripts उत्पन्न करता है। यह integration अलग-अलग pipeline stages की तुलना में overlapping speech को बेहतर ढंग से संभालता है।
कठिन मामले: overlapping speech (दो लोग एक साथ बोल रहे हैं), छोटे speaker turns (संक्षिप्त टिप्पणियाँ), समान-ध्वनि वाले speakers (परिवार के सदस्य), बदलती recording conditions (एक speaker फ़ोन पर, दूसरा कमरे में), और speakers की संख्या निर्धारित करना (आपको अक्सर पहले से पता नहीं होता)। State-of-the-art प्रणालियाँ benchmark datasets पर ~5–10% Diarization Error Rate प्राप्त करती हैं लेकिन चुनौतीपूर्ण वास्तविक-दुनिया की स्थितियों में ख़राब हो सकती हैं।