Для определения смены говорящего в диалогах используются различные алгоритмы обработки аудио данных. Например, один из распространенных методов - это выделение признаков речи (например, частоты, интенсивности звука, длительности звуков), их классификация и последующая сегментация аудиофайла на участки, принадлежащие разным ораторам.
Другой метод заключается в использовании нейронных сетей для определения смены говорящего. В этом случае нейронная сеть обучается на большом объеме данных, чтобы распознавать характеристики речи разных ораторов и определять моменты смены говорящего.
Для определения границ речи разных ораторов в аудиофайлах существуют такие методы, как детектирование голоса и выделение речевых сегментов, их классификация и идентификация. Также можно использовать методы глубокого обучения для автоматического определения смены ораторов по временным меткам в аудиозаписях.
Существуют различные исследования и разработки в области анализа аудиоданных для определения смены говорящего, однако точность алгоритмов может зависеть от качества записи, шумов на фоне, интонаций голоса и других факторов. Тем не менее, современные методы обработки аудиоданных позволяют автоматизировать процесс определения смены ораторов и проводить их идентификацию с высокой точностью.