现代说话人分离管线：（1）语音活动检测（找到有语音的片段 vs 静音），（2）说话人嵌入提取（使用ECAPA-TDNN等模型将每个语音片段转换为代表说话人声音特征的向量），（3）聚类（将嵌入相似的片段分组——同一说话人），（4）可选地，重新分割（使用聚类后的说话人模型细化边界）。管线产生带说话人ID标签的时间戳。
较新的系统如Pyannote、NVIDIA NeMo和WhisperX端到端执行说话人分离或与语音识别紧密集成。WhisperX将Whisper转录与词级时间戳和说话人分离结合，在一个管线中产生带说话人标注的转录稿。这种集成比分离的管线阶段更好地处理重叠语音。
困难情况：重叠语音（两人同时说话）、短说话人轮次（简短插话）、声音相似的说话人（家庭成员）、不同的录音条件（一人在电话上，另一人在房间里），以及确定说话人数量（你通常事先不知道）。最先进的系统在基准数据集上达到约5–10%的分离错误率，但在具有挑战性的真实世界条件下可能更差。