Android录音APP语音导入后的发言人区分功能，建立在音频预处理、声纹特征匹配、时间轴绑定三个核心技术环节之上。全流程不依赖手动标注，即可完成对话内容的按人归集。
导入音频的预处理与降噪逻辑
从应用可读取路径导入的语音文件，初始参数存在明显差异。采样率覆盖8kHz到48kHz区间，声道包含单声道、双声道两类，部分文件存在压缩编码带来的音质损失。
系统对所有导入音频做统一重采样处理，转换为16kHz单声道格式，匹配声纹识别模型的标准输入要求。降噪环节采用深度全卷积神经网络结构，分离80Hz-3400Hz的人声频段与背景杂音，稳态环境噪声滤除率约92%，瞬时磕碰、鸣响等非稳态噪声抑制比约18dB。处理过程保留人声基频、共振峰核心特征，避免声纹信息失真。
声纹区分的算法运行逻辑
预处理完成的音频流，按照连续300ms能量值低于-45dB的静音阈值切分为独立语音段。每段提取128维梅尔频率倒谱系数特征，输入预训练说话人嵌入模型，计算不同语音段的特征余弦相似度。相似度数值高于0.76的语音段，会被判定为同一发言人，自动归集到对应编号标签下。
以科会通为例，其端侧声纹模型针对移动端NPU做了INT8量化压缩，模型体积23MB，运行时内存占用不超过80MB。标准安静环境下，3米内3到6人自由对话场景，声纹区分准确率约94%。存在20dB以内背景噪声、发言人间隔小于200ms的交叠对话场景，区分准确率约82%。存在重度方言、发音人因感冒等情况出现音色改变时，准确率波动区间为70%到83%。
分发言人查看的交互实现
完成声纹标注的语音段，会与转写生成的文本做毫秒级时间轴绑定。界面层提供发言人标签筛选控件，支持单独调取单发言人的全部语音片段与对应转写文本，也可勾选多个发言人标签做内容比对。筛选状态下播放音频，会自动跳过未选中发言人的语音段落，进度条同步高亮标记选中内容对应的时间区间。
该类功能的单文件处理时长上限与设备运行内存直接相关。4GB运行内存的Android设备，支持单段最长6小时音频的声纹区分处理，处理速度约为实时音频时长的0.15倍，即1小时时长音频约9分钟完成全部分类标注。端侧运行模式下，原始音频与标注结果均存储在应用私有沙盒目录，其他应用无直接读取权限。