Claude
48fa6b4f9e
#74 (22 Teilnehmer) ergab automatisch 44 Sprecher, dieselbe Stimme mehrfach. Ursache gemessen: ein Zentroid pro sherpa-Cluster aus max. 3 Schnitten, fester Kosinus auf rohen Embeddings (Kreuz-Turn-Kosinus ~0,4 = keine Trennschaerfe). v2: sherpa liefert nur Turn-Grenzen, Identitaet aus 3-s-Fenster-Embeddings, Mittelwert-Zentrierung, Average-Linkage-AHC, Weak-Fold, Schwelle pro Aufnahme per 2-Gauss-EM gelernt. Validiert: #74 44->20, #70 ->4, #68 ->2. Live-Namensmarker: Namen waehrend der Aufnahme tippen; Zeitstempel benennt spaeter den Cluster und dient als must-/cannot-link-Zwangsbedingung.
20 lines
856 B
Bash
20 lines
856 B
Bash
#!/bin/bash
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# Regression set: the two recordings whose true speaker count we know
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# (#70 = 4 speakers, #71 = 2). Same pipeline as #74 so the chosen thresholds can
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# be checked against small calls, not just the 23-person weekly.
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cd /opt/callrec/lab
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/opt/callrec/aime-cpucap.sh 1416000
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run() { # $1 = tag, $2 = wav
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[ -f segs$1.txt ] || ./lab-dump-segs.sh "$2" segs$1.txt 0.2
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for m in nemo_titanet_small 3dspeaker_speech_campplus_sv_zh_en_16k-common_advanced nemo_en_titanet_large; do
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out=emb$1.$m.json
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[ -f "$out" ] && continue
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echo "=== $1 $m $(date -Is)"
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taskset -c 4-7 node lab-embed.mjs segs$1.txt "$2" /opt/sherpa/$m.onnx "$out" 3.0 1.5 2>&1 | tail -3
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done
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}
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run 70 /opt/callrec/recordings/rec_1784192426082.wav
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run 71 /opt/callrec/recordings/rec_1784205293914.wav
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/opt/callrec/aime-cpucap.sh 2256000
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echo "ALLDONE2 $(date -Is)"
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