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Aime/app/lab/lab-run2.sh
T
Claude 48fa6b4f9e Diarization v2: Fenster-Clustering mit gelernter Schwelle + Live-Namensmarker
#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.
2026-07-27 17:00:45 +02:00

20 lines
856 B
Bash

#!/bin/bash
# Regression set: the two recordings whose true speaker count we know
# (#70 = 4 speakers, #71 = 2). Same pipeline as #74 so the chosen thresholds can
# be checked against small calls, not just the 23-person weekly.
cd /opt/callrec/lab
/opt/callrec/aime-cpucap.sh 1416000
run() { # $1 = tag, $2 = wav
[ -f segs$1.txt ] || ./lab-dump-segs.sh "$2" segs$1.txt 0.2
for m in nemo_titanet_small 3dspeaker_speech_campplus_sv_zh_en_16k-common_advanced nemo_en_titanet_large; do
out=emb$1.$m.json
[ -f "$out" ] && continue
echo "=== $1 $m $(date -Is)"
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
done
}
run 70 /opt/callrec/recordings/rec_1784192426082.wav
run 71 /opt/callrec/recordings/rec_1784205293914.wav
/opt/callrec/aime-cpucap.sh 2256000
echo "ALLDONE2 $(date -Is)"