# \#3d-speaker
**URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/3d-speaker/749.md
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## [Senko: 빠르고 정확한 화자 분리(Speaker Diarization) 파이프라인](https://discuss.pytorch.kr/t/senko-speaker-diarization/7695)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [9월 9, 2025, 4:00오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/senko-speaker-diarization/7695 "2025-09-09T04:00:57Z")
Senko 소개 Senko는 오디오 데이터에서 \*\*“누가 말했는지”\*\*를 자동으로 구분하는 화자 분리(Speaker Diarization) 파이프라인입니다. 회의 녹음, 팟캐스트, 유튜브 영상 분석처럼 여러 사람이 대화하는 음성 데이터에서는 화자별 구분이 필수적입니다. Senko는 기존 방식보다 훨씬 빠르고 정확하게 이를 수행할 수 있어, 실시간 응용부터 대량 데이터 처리까지 폭넓게 활용 가능합니다. 특히 속도 면에서 큰 강점을 가지고 있습니다. 예를 들어, RTX 4090과 Ryzen 9 7950X 환경에서는 1시간 분량의 오디오를 단 5초 만에 처리할 수 있으며, 이는 Pyannote 3.1 대비 약 17배 가량 빠릅니다. Apple M3에서도 1시간을 23.5초 만에 처리할 수 있어 GPU와 CPU 환경 모두에서 효율적입니다. Senko는 Zanshin 미디어 플레이어에 내장되어 실제 사용자 환경에서 사용되고 있으며, 연구용을 넘어 실용적 도구로 자리 잡고 있습니다. 또한 Pyannote 기반 모델을 부분적으로 활용하면서도 파이프라인 전반을 최적화하여 더 높은 속도와 효율성을 달성했습니다. Senko의 기술적 구조 Senko는 3D-Speaker 프로젝트 기반으로 개선된 파이프라인입니다. VAD: Pyannote segmentation-3.0 또는 Silero VAD Fbank 특성 추출: C++ 기반, 모든 CPU 코어 활용 화자 임베딩: CAM++ 모델의 배치 처리 클러스터링: GPU 환경에서는 RAPIDS로 가속 가능 Senko의 언어 의존성 여부 일반적으로 화자 분리 기술은 음성의 언어적 의미보다 음향적 특징(목소리의 톤, 주파수, 발화 패턴 등) 에 의존합니다. Senko 역시 이 원리에 따라 작동하기 때문에 언어 비의존적(language-agnostic) 입니다. Senko는 영어(VoxConverse 데이터셋) 및 중국어(AISHELL-4 데이터셋)의 두 가지 언어에서 벤치마크 평가를 진행했고, 모두 기존 Pyannote보다 낮은…
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## [\[TLDR\] 오늘의 AI 뉴스, 2023-06-29: 오픈AI 런던 사무소 🇬🇧, 오픈 플라밍고 v2 2️⃣, 세일즈포스, 7억 LLM XGen 출시 🚀](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-06-29-ai-v2-2-7-llm-xgen/1949)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\
**댓글:** 0\
**마지막 업데이트:** [6월 30, 2023, 4:32오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/tldr-ai-2023-06-29-ai-v2-2-7-llm-xgen/1949 "2023-06-30T04:32:05Z")
파이토치 한국 사용자 모임에서는 TLDR 뉴스레터의 승인을 받아 AI 소식을 DeepL로 번역하여 전합니다. :star\_struck: 더 많은 AI 소식 및 정보를 공유하고 함께 성장하고 싶으신가요? 지금 파이토치 한국어 커뮤니티에 방문해주세요! :robot: :rocket: 주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches 오픈 플라밍고 v2 출시 / Open Flamingo v2 released (5 minute read) 플라밍고는 이미지와 텍스트에 대해 작동할 수 있는 딥마인드의 모델입니다. 시각적 질문에 답할 수 있으며 강력한 언어 모델링 성능을 갖추고 있습니다. 이 작업은 이러한 모델을 복제하는 작업입니다. 또한 라이선스 사용 제한이 덜한 MPT와 RedPajama 기본 모델을 사용합니다. 이 복제본은 오리지널 플라밍고보다 약 80% 더 강력합니다. 데모, 코드 및 가중치를 사용할 수 있습니다. Flamingo is a model from DeepMind that can operate over images and text. It can answer visual questions and has strong language modeling performance. This work is a replication effort of those models. It also uses MPT and Red pajama base models which are less restrictive in their license usage. The replication is about 80% as powerful as the original Flamingo. Demo, code, and weights are available. OpenAI, 런던 사무소 개설 / OpenAI to open a London office (1 minute read) OpenAI가 런던에 첫 번째 확장 사무소를 열었습니다. 어떤 팀, 몇 명, 언제 사무실을 열 …