Cách tích hợp Speaker Diarization vào VideoDubber
Bước 1: Hiểu cấu trúc code hiện tại
VideoDubber thường có pipeline:
video → audio → STT → translation → TTS → lipsync
Cần sửa thành:
video → audio → SPEAKER DIARIZATION → (cho mỗi speaker) → STT → translation → TTS → lipsync → merge
Bước 2: Chọn công cụ Diarization phù hợp
Option 1: Pyannote.audio (Tốt nhất)
# Thêm vào requirements.txt pyannote.audio==3.1.1 pyannote.core==5.0.1 # Trong code chính from pyannote.audio import Pipeline def diarize_audio(audio_path): pipeline = Pipeline.from_pretrained( "pyannote/speaker-diarization-3.1", use_auth_token="YOUR_HF_TOKEN" # Cần tạo tại huggingface.co ) # Áp dụng pipeline diarization = pipeline(audio_path) # Phân tách theo từng speaker segments = [] for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True): segments.append({ 'speaker': speaker, 'start': turn.start, 'end': turn.end, 'duration': turn.end - turn.start }) return segments
Option 2: NVIDIA NeMo (Cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ)
# Thêm vào requirements.txt nemo_toolkit['asr']==1.21.0 # Code tích hợp import nemo.collections.asr as nemo_asr def diarize_with_nemo(audio_path): model = nemo_asr.models.EncDecDiarLabelModel.from_pretrained( model_name="diar_msdd_telephonic" ) # Diarization diarization_result = model.diarize( paths2audio_files=[audio_path], batch_size=1 ) return diarization_result
Option 3: Simple Diarization với Whisper (Nhẹ, dễ tích hợp)
# Dùng Whisper với speaker embedding import whisper from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np def diarize_with_whisper(audio_path): model = whisper.load_model("medium") # Transcribe với segment timestamps result = model.transcribe(audio_path, word_timestamps=True) # Lấy embeddings và clustering segments = result["segments"] # Cần extract embeddings từ model (phức tạp hơn) # Hoặc dùng approach đơn giản: phân chia theo pause dài
Bước 3: Sửa đổi pipeline VideoDubber
Tạo file multi_speaker_pipeline.py:
import json import os from pathlib import Path class MultiSpeakerVideoDubber: def __init__(self, video_path): self.video_path = video_path self.speakers = {} self.audio_segments = [] def extract_and_diarize(self): """Bước 1: Trích xuất audio và diarization""" # Extract audio từ video audio_file = self.extract_audio() # Diarization from diarization_module import diarize_audio speaker_segments = diarize_audio(audio_file) # Tách audio theo speaker for i, segment in enumerate(speaker_segments): output_file = f"temp/speaker_{segment['speaker']}_seg_{i}.wav" self.cut_audio_segment( audio_file, segment['start'], segment['end'], output_file ) self.audio_segments.append({ 'speaker': segment['speaker'], 'file': output_file, 'start': segment['start'], 'end': segment['end'] }) def process_each_speaker(self): """Bước 2: Xử lý riêng từng speaker""" for segment in self.audio_segments: speaker_id = segment['speaker'] # Nếu speaker mới, tạo profile if speaker_id not in self.speakers: self.speakers[speaker_id] = { 'voice_model': self.select_voice_model(speaker_id), 'segments': [] } # STT text = self.transcribe_segment(segment['file'], source_lang='zh') # Translation translated_text = self.translate_text(text, 'zh', 'en') # TTS với giọng riêng voice_file = self.text_to_speech( translated_text, voice_model=self.speakers[speaker_id]['voice_model'] ) # Lưu thông tin self.speakers[speaker_id]['segments'].append({ 'original_text': text, 'translated_text': translated_text, 'audio_file': voice_file, 'start': segment['start'], 'end': segment['end'] }) def merge_and_sync(self): """Bước 3: Ghép audio và đồng bộ môi""" # Tạo timeline audio mới merged_audio = self.create_empty_audio(self.get_video_duration()) # Ghép từng segment for speaker_id, data in self.speakers.items(): for segment in data['segments']: merged_audio = self.overlay_audio( merged_audio, segment['audio_file'], segment['start'] ) # Lưu audio merged merged_audio.export("temp/merged_audio.wav", format="wav") # Đồng bộ môi với video gốc self.lip_sync( self.video_path, "temp/merged_audio.wav", "output/final_video.mp4" ) def select_voice_model(self, speaker_id): """Chọn giọng phù hợp cho mỗi speaker""" # Có thể dựa trên pitch, gender detection # Hoặc mapping cố định voice_mapping = { 'SPEAKER_00': 'en_male_01', 'SPEAKER_01': 'en_female_01', # Thêm mapping khác } return voice_mapping.get(speaker_id, 'en_default') # Các hàm utility def extract_audio(self): # Dùng ffmpeg pass def cut_audio_segment(self, audio_file, start, end, output_file): # Dùng pydub pass def transcribe_segment(self, audio_file, source_lang): # Dùng Whisper pass def translate_text(self, text, src_lang, tgt_lang): # Dùng translation model pass def text_to_speech(self, text, voice_model): # Dùng TTS với voice model cụ thể pass def lip_sync(self, video_path, audio_path, output_path): # Dùng Wav2Lip hoặc SadTalker pass
Bước 4: Tích hợp vào VideoDubber chính
Thêm vào main.py của VideoDubber:
# Thêm option multi-speaker parser.add_argument('--multi-speaker', action='store_true', help='Enable multi-speaker diarization') # Trong hàm main if args.multi_speaker: from multi_speaker_pipeline import MultiSpeakerVideoDubber dubber = MultiSpeakerVideoDubber(args.input_video) dubber.extract_and_diarize() dubber.process_each_speaker() dubber.merge_and_sync() else: # Xử lý single speaker như cũ pass
🚀 Cải tiến nâng cao
1. Voice Cloning cho từng nhân vật
def create_voice_clone(self, speaker_id, reference_audio): """Tạo voice clone từ mẫu giọng""" # Dùng RVC (Retrieval-based Voice Conversion) # Hoặc OpenVoice for voice cloning # Code mẫu dùng RVC cmd = f"python rvc/infer_cli.py --input {reference_audio} --model {speaker_id}" subprocess.run(cmd, shell=True)
2. Visual Speaker Identification (Nhận diện người nói bằng hình ảnh)
def identify_speaker_by_face(self, video_path, audio_segments): """Kết hợp face recognition với diarization""" # Dùng face_recognition library import face_recognition # Trích keyframe keyframes = self.extract_keyframes(video_path) # Nhận diện khuôn mặt faces = {} for frame in keyframes: face_locations = face_recognition.face_locations(frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(frame, face_locations) # Map face với thời gian timestamp = self.get_frame_time(frame) faces[timestamp] = face_encodings # Kết hợp với audio diarization return self.match_face_to_voice(faces, audio_segments)
3. Context-aware Translation (Dịch theo ngữ cảnh từng nhân vật)
def get_speaker_context(self, speaker_id): """Thu thập ngữ cảnh của từng nhân vật""" # Phân tích tất cả lời thoại của speaker all_utterances = [] for segment in self.speakers[speaker_id]['segments']: all_utterances.append(segment['original_text']) # Tạo context embedding context = self.analyze_speaker_style(all_utterances) return { 'speaking_style': context['style'], # formal, casual, etc. 'terminology': context['terms'], # từ chuyên ngành 'personality': context['personality'] # tính cách }
📦 Cấu trúc thư mục sau khi cải tiến
VideoDubber/ ├── multi_speaker/ │ ├── __init__.py │ ├── diarization.py # Speaker diarization │ ├── voice_manager.py # Quản lý giọng nói │ ├── merge_utils.py # Ghép audio/video │ └── visual_speaker.py # Nhận diện bằng hình ảnh ├── configs/ │ ├── speaker_config.yaml # Cấu hình giọng cho từng loại │ └── diarization_config.yaml ├── models/ │ ├── speaker_models/ # Voice models │ └── face_models/ # Face recognition models └── main_multi_speaker.py # Entry point mới
⚙️ Cấu hình YAML cho multi-speaker
Tạo file configs/multi_speaker_config.yaml:
diarization: method: "pyannote" # or "nemo", "simple" min_speakers: 1 max_speakers: 10 min_segment_length: 0.5 # giây speaker_voice_mapping: default_male: "tts_models/en/vctk/vits" default_female: "tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC" child_voice: "tts_models/en/sam/tacotron-DDC" voice_cloning: enabled: false method: "rvc" # or "openvoice", "voicecraft" min_samples: 10 # số giây tối thiểu để clone visual_identification: enabled: true method: "face_recognition" confidence_threshold: 0.6 output: separate_tracks: false subtitles_per_speaker: true export_speaker_timeline: true
🧪 Test với video đa nhân vật
Tạo script test test_multi_speaker.py:
import sys sys.path.append('.') from multi_speaker.multi_speaker_dubber import MultiSpeakerVideoDubber # Test với video phỏng vấn (2 người) dubber = MultiSpeakerVideoDubber( video_path="interview.mp4", config_path="configs/multi_speaker_config.yaml" ) # Chạy pipeline dubber.process() # Xuất kết quả dubber.export_output( output_dir="output/interview", formats=["mp4", "srt", "json"] ) # Xem phân tích print("Phân tích speakers:") for speaker_id, data in dubber.speakers.items(): print(f"Speaker {speaker_id}:") print(f" Số lần nói: {len(data['segments'])}") print(f" Tổng thời gian: {data['total_duration']:.2f}s") print(f" Giọng sử dụng: {data['voice_model']}")
🎨 Giao diện Web cải tiến
Thêm UI element để quản lý từng speaker:
<!-- Trong templates/index.html --> <div id="speaker-management"> <h3>Quản lý Nhân vật</h3> <div v-for="(speaker, id) in speakers" :key="id" class="speaker-card"> <h4>Speaker {{ id }}</h4> <div class="voice-selection"> <label>Chọn giọng:</label> <select v-model="speaker.voice"> <option value="male_01">Nam trầm</option> <option value="female_01">Nữ cao</option> <option value="clone">Clone giọng gốc</option> </select> </div> <div class="timeline-preview"> <p>Thời gian: {{ speaker.total_time }}s</p> <p>Số đoạn: {{ speaker.segments.length }}</p> </div> <button @click="previewSpeaker(id)">Nghe thử</button> </div> </div>
⚡ Tối ưu hiệu suất
Parallel Processing:
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def process_speakers_parallel(self): with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor: futures = [] for speaker_id in self.speakers: future = executor.submit( self.process_single_speaker, speaker_id ) futures.append(future) # Chờ tất cả hoàn thành results = [f.result() for f in futures]
Cache voice models để tránh tải lại nhiều lần
Batch processing cho các segments nhỏ cùng speaker
📊 Đánh giá kết quả
Sau khi cải tiến, VideoDubber sẽ có thể:
✅ Nhận diện tự động 2-10 nhân vật trong video
✅ Gán giọng khác nhau cho từng người
✅ Dịch riêng theo ngữ cảnh từng nhân vật
✅ Xuất phụ đề phân biệt màu cho từng speaker
✅ Tùy chọn clone giọng từ mẫu có sẵn
🚨 Lưu ý quan trọng
Cần GPU mạnh để chạy multi-speaker diarization
Chất lượng phụ thuộc vào:
Độ phân biệt giọng nói trong audio
Khoảng cách giữa các lời thoại
Nhiễu nền
Thời gian xử lý sẽ tăng theo số lượng speakers
🔗 Tài nguyên bổ sung
Pre-trained diarization models:
Multi-speaker TTS:
Diarization tutorials:
Kết luận: Hoàn toàn có thể cải tiến VideoDubber để nhận diện nhiều nhân vật, nhưng cần đầu tư đáng kể về thời gian và tính toán. Bắt đầu với pyannote.audio là lựa chọn tốt nhất về độ chính xác và dễ tích hợp.
Comments
Post a Comment