EEND, или end-to-end neural diarization, относится к методам нейросетевой диаризации речи. Диаризация отвечает на практический вопрос: кто и когда говорил в аудиозаписи. В отличие от классических конвейеров, где отдельно выделяются признаки, сегменты речи, эмбеддинги говорящих и этап кластеризации, EEND стремится решать задачу напрямую с помощью единой нейросетевой модели. Интерес к EEND связан с тем, что реальные записи редко бывают аккуратными. Встречи, звонки, интервью и подкасты содержат перебивания, одновременную речь, фоновые шумы и неравномерную громкость. Традиционные системы часто испытывают трудности именно на таких участках, потому что перекрывающиеся голоса плохо укладываются в схему «один момент времени — один говорящий». EEND изначально рассматривает диаризацию как многометочную задачу, где в один и тот же момент могут быть активны несколько участников. Архитектурно EEND обычно опирается на глубокие нейросетевые модели, включая рекуррентные сети, трансформеры и их модификации. Модель получает акустические признаки и предсказывает активность каждого говорящего по временным фреймам. Для обучения используется специальная функция потерь, учитывающая перестановку меток говорящих, поскольку системе важно определить разные голоса, а не привязаться к заранее заданным именам или номерам. В практических сценариях EEND ценен для автоматической расшифровки совещаний, контакт-центров, медиаархивов и систем аналитики разговоров. Когда диаризация работает точнее, итоговая стенограмма становится понятнее: реплики корректно разделяются между участниками, проще искать цитаты, оценивать длительность выступлений и строить аналитику коммуникации. Это особенно важно там, где текстовая расшифровка используется не только для чтения, но и для последующей обработки ИИ-моделями. Ограничения у EEND также остаются заметными. Модели чувствительны к условиям записи, числу участников и домену данных, на которых они обучались. Если в аудио появляется больше говорящих, чем предусмотрено моделью, качество может снижаться. Кроме того, подготовка обучающих наборов для диаризации сложна: нужны точные временные разметки активности каждого участника, включая зоны перекрытия речи. Современное развитие EEND идет в сторону более гибких архитектур, устойчивости к неизвестному числу говорящих и лучшей интеграции с системами автоматического распознавания речи. Важным направлением становится совместная обработка: модель не только определяет, кто говорил, но и помогает связать это с текстом, контекстом и семантикой разговора.