local-transcriber/docs/benchmarks/2026-08-12-diarization-feasibility.md

Разведочный замер диаризации sherpa-onnx

Дата: 2026-08-12

Статус: разведка на одной записи и одной нецелевой машине. Не приёмка.

Цель

Ответить на два вопроса перед проектированием диаризации:

1. Сколько времени диаризация добавляет к транскрипции.
2. Достаточно ли приписывать спикера целому ASR-сегменту по мажоритарному перекрытию — то есть допустима ли схема из бэклога без пословной привязки.

Ни модель по умолчанию, ни код проекта в рамках замера не менялись. Все скрипты выполнялись вне репозитория.

Ограничения замера

Результаты ниже — разведка, а не основание для решения:

• одна запись вместо трёх, принятых в ADR-006;
• нецелевая машина: AMD Ryzen 7 8845H, тогда как приёмка производительности по бэклогу требует Intel Core i5 11-го поколения;
• границы диаризации не проверены на слух — сверялось только число говорящих и косвенный текстовый признак;
• порог кластеризации подобран по этой же записи, то есть на ней же и проверен.

Оборудование и условия

• ноутбук Lenovo 83D5 (та же машина, что в сравнении turbo);
• AMD Ryzen 7 8845H, 8 ядер / 16 логических процессоров;
• 29,8 ГиБ LPDDR5X;
• Windows 11 Корпоративная, сборка 26200, схема питания «Сбалансированная»;
• Python 3.13.13, onnx-asr 0.12.0, onnxruntime 1.28.0, faster-whisper 1.2.1, sherpa-onnx 1.13.5;
• прогоны последовательные, без конкурирующей нагрузки;
• модели предварительно скачаны; время загрузки моделей в замер не входит.

Контрольная запись

Файл	Длительность	Размер	SHA-256
2026-07-10 Data Test внутренний статус.mp4	26:00	34 217 769	1057616B42E8ADD00E0EB975B02BDEF0EC9F6CDFEC6DBF488E0C60423C9B7B87

Запись выбрана потому, что рядом лежит согласованный MoM, из которого известен состав: три участника — Маша, Дима, Роман. Это даёт независимую опорную точку для проверки числа говорящих.

Модели диаризации

Роль	Модель	Размер	Источник
Сегментация	sherpa-onnx-pyannote-segmentation-3-0	6,9 МБ	релизы k2-fsa/sherpa-onnx
Эмбеддинги	wespeaker_en_voxceleb_resnet34_LM.onnx	26,5 МБ	релизы k2-fsa/sherpa-onnx

Обе загружаются в onnxruntime, torch и токен Hugging Face не требуются. Эмбеддинги обучены на англоязычном VoxCeleb; их пригодность для русской речи в этом замере не проверялась.

Стоимость по времени

Параметры ASR — модель по умолчанию ONNX-пути, gigaam-v3-e2e-rnnt INT8, язык задан явно.

Стадия	Время	RTFx
Декодирование аудио	1,6 с	~990×
ASR gigaam-v3-e2e-rnnt INT8	95,3 с	16,4×
Диаризация, 8 потоков	140,7 с	11,1×
Последовательно, итого	236 с	6,6×

Диаризация дороже самой транскрипции и занимает около 60% общего времени. При последовательном исполнении 26-минутная запись обрабатывается 3,9 минуты вместо 1,6; часовая — примерно 9 минут вместо 3,7.

Масштабирование по потокам слабое: 4 потока дают 154 с, 8 потоков — 141 с, выигрыш 9%. Закладываться на увеличение числа потоков не следует.

Проходы ASR и диаризации независимы по данным, поэтому их можно совместить во времени; тогда общее время стремится к максимуму из двух, а не к сумме. Прямой замер параллельного режима не проводился.

Пиковую память процесса снять не удалось из-за ошибки в измерительном скрипте.

Порог кластеризации

Число говорящих подбиралось автоматически (num_clusters=-1); варьировался порог FastClusteringConfig.threshold.

Конфигурация	Найдено спикеров	Из них с речью ≥30 с	Речь по спикерам, мин
порог 0,5	29	11	7,4 / 5,5 / 1,6 / 1,2
порог 0,7	12	7	7,4 / 7,0 / 2,2 / 2,2
порог 0,9	4	3	9,6 / 8,1 / 5,7 / 0,3
явное k=5, порог 0,5	4	3	9,6 / 8,1 / 5,7 / 0,3

На пороге 0,9 число содержательных кластеров совпало с составом из MoM: три говорящих с 9,6, 8,1 и 5,7 минуты речи плюс остаточный кластер на 0,3 минуты. На пороге 0,5 получилось 29 говорящих вместо трёх — десятикратное переразбиение.

Время от порога не зависит (153–157 с во всех конфигурациях): кластеризация стоит доли секунды, платится за сегментацию и эмбеддинги.

Два следствия. Первое: порог кластеризации — основная ручка качества, и значение по умолчанию из примеров sherpa-onnx для этого материала непригодно. Второе: одного удачного совпадения на одной записи недостаточно, чтобы принять 0,9 за дефолт, а явное указание числа участников нужно как страховка.

Чистота ASR-сегментов

Основной вопрос замера. Для каждого из 274 ASR-сегментов посчитано перекрытие с интервалами каждого говорящего (диаризация на пороге 0,9, 340 интервалов). Чистота — доля мажоритарного говорящего в суммарном перекрытии сегмента.

Категория	Сегментов	Доля	Времени
Чистых, один говорящий	164	59,9%	8,3 мин
С поддакиванием, <1 с чужой речи	30	10,9%	2,4 мин
С чужой репликой, ≥1 с	74	27,0%	11,2 мин
Без спикера вообще	6	2,2%	0,0 мин

Порог чистоты	Сегментов ниже порога	Доля	Времени
< 0,95	100	36,5%	13,0 мин
< 0,90	91	33,2%	11,6 мин
< 0,80	72	26,3%	9,1 мин
< 0,70	56	20,4%	7,1 мин

27% сегментов содержат не менее секунды чужой речи, и на них приходится 11,2 минуты из 21,9 — больше половины транскрипта. У 20% сегментов мажоритарный говорящий занимает менее двух третей сегмента.

Подтверждение из текста ASR

Загрязнённые сегменты содержат диалог, и это видно независимо от диаризации — gigaam-v3-e2e обучена с диалоговой пунктуацией и сама ставит тире на смене реплики:

[533,8-551,1] 17,3 с, мажоритарный spk3, чистота 0,67
  «— В нашем, по-моему.— В нашем?— В нашем.— А, отлично.— Ну, у нас просто
   есть некий дата-тест, который на самом деле...— Мы же у них не
   разворачиваем.—»

[432,9-448,6] 15,7 с, мажоритарный spk2, чистота 0,58
  «Дим, а вот то, что ты из образа вытаскивал, там есть чё-то на что
   посмотреть?— Бэг, бэг там есть, пи»

[694,2-706,5] 12,3 с, мажоритарный spk2, чистота 0,37
  spk2 = 5,4 с, spk1 = 4,9 с, spk3 = 4,3 с — три человека в одном сегменте

Акустическая диаризация и пунктуация ASR указывают на одно и то же, поэтому доля 27% вряд ли объясняется только ошибками кластеризации.

Причина загрязнения — в способе нарезки: границы сегментов на ONNX-пути даёт Silero VAD, то есть они проходят по тишине. В разговоре по ВКС участники отвечают встык, паузы длиной с порог VAD не возникает, и диалог попадает в один сегмент. Предположение о том, что задержка канала связи сама создаёт паузу на смене говорящего, этими данными не подтверждается.

Приведённые сегменты — сырой выход ASR. formatter.py объединяет их в абзацы длиной до 60 секунд, поэтому в готовом транскрипте загрязнение будет выше.

Выводы

• Диаризация через sherpa-onnx работает на целевой платформе без torch и без токена Hugging Face; связка сегментация + эмбеддинги весит около 33 МБ.
• Стоимость — 11,1× RTFx, примерно 1,5 длительности ASR. Последовательный запуск даёт 2,5-кратное замедление, совмещение проходов может сократить накладные расходы, но отдельно не измерялось.
• Автоматическая оценка числа говорящих с порогом из примеров даёт 29 спикеров вместо трёх. Порог требует калибровки, а явное указание числа участников — отдельной ручки.
• Привязка спикера к целому ASR-сегменту по мажоритарному перекрытию огрубляет результат существенно: 27% сегментов и больше половины времени транскрипта содержат чужую речь длиннее секунды. Схема из бэклога в этом виде непригодна.
• onnx-asr отдаёт потокенные таймкоды (TimestampedResult), поэтому пословная привязка на ONNX-пути достижима. У OpenVINO GenAI такого выхода нет, что ограничивает диаризацию на --device openvino-*.

Что нужно проверить дальше

• Повторить измерение чистоты сегментов ещё на двух-трёх записях, включая разговор на двоих, и убедиться, что 27% — не свойство именно этой встречи.
• Проверить границы диаризации на слух или сверкой с внешним транскриптом: совпадение числа говорящих не доказывает правильность интервалов.
• Сравнить эмбеддинги, обученные не только на английском, на русской речи.
• Измерить производительность на доступном слабом Intel baseline — выполнено в отдельном отчёте; конкретный Core i5 11-го поколения недоступен.
• Измерить параллельный режим ASR и диаризации.