Задача автоматического разделения голосов в аудиозаписях давно перестала быть экзотикой. Подкасты, интервью, судебные заседания, корпоративные созвоны и колл-центры ежедневно генерируют тысячи часов многоголосого аудио, и работать с ним без разметки спикеров практически невозможно. Модель Whisper от OpenAI отлично справляется с распознаванием речи, но из коробки не умеет отвечать на главный вопрос журналистов и аналитиков — кто именно произнёс ту или иную фразу. Поэтому вокруг Whisper выросла целая экосистема инструментов диаризации. Самым популярным решением сегодня считается WhisperX. Этот проект объединяет ускоренную версию Whisper на базе faster-whisper, принудительное выравнивание по словам и диаризацию через pyannote.audio. На выходе пользователь получает транскрипт с точными временными метками и пометками вида SPEAKER_00, SPEAKER_01 и так далее. WhisperX заметно быстрее оригинальной модели и поддерживает пакетную обработку, что делает его удачным выбором для исследовательских задач и небольших студий. Альтернативой выступает связка whisper-diarization от Mahmoud Ashraf. Здесь используется NeMo от NVIDIA для сегментации спикеров и Whisper для распознавания. Инструмент хорошо показывает себя на телефонных разговорах и записях с шумом, а также умеет работать с подавлением музыкального фона через Demucs. Для тех, кому важна точность на сложном аудио, это часто лучший вариант. Отдельного внимания заслуживает pyannote.audio. Формально это не обёртка вокруг Whisper, а самостоятельная библиотека диаризации, но именно её модели лежат в основе большинства открытых пайплайнов. Pyannote требует токена Hugging Face и принятия лицензии, однако взамен предлагает гибкую настройку числа спикеров, дообучение на собственных данных и стабильное качество на разных языках. Тем, кто не готов возиться с Python и CUDA, подойдут готовые сервисы. AssemblyAI, Deepgram, Rev AI и Speechmatics предлагают API с встроенной диаризацией и поддержкой русского языка. Платить приходится за минуты обработки, зато не нужен мощный GPU. Из локальных графических решений выделяется MacWhisper для macOS и Buzz для всех платформ — оба умеют подключать диаризацию через дополнительные модули. Отдельную нишу занимают облачные оболочки вроде Pyannote AI и Picovoice Falcon. Они позиционируются как промышленные решения для медиа и аналитики звонков, обещают низкую задержку и хорошо работают даже с перекрывающейся речью, что традиционно остаётся слабым местом всех систем диаризации.