diarize 是一种将长音频内容自动分割成多个说话人语音段的技术，近期在语音识别领域有了显著进展。 diarize 近期进展 OpenMOSS 发布 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B，端到端多人长音频转写模型：OpenMOSS 发布了 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B，这是一个端到端的多人长音频转写模型，标志着长音频处理技术的发展。 BaoCut 集成 OpenMOSS 开源 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B，实现带说话人标注的长音频转写：BaoCut 成功集成了 OpenMOSS 的 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B，实现了带说话人标注的长音频转写功能，进一步推动了这一技术的应用。 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B 开源，端到端多说话人ASR模型：LMSYS Org (SGLang) 宣布 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B 开源，这是一个端到端的多说话人自动语音识别（ASR）模型。 MosiAI 发布 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B 开源端到端多说话人转录模型：MosiAI 也发布了 MOSS-Transcribe-Diarize-0.9B 的开源版本，这为研究者提供了更多的研究和应用可能性。 当前焦点与观察点 diarize 技术的发展正在推动长音频内容的处理和应用，特别是对于多说话人的场景。 开源模型的发布使得更多研究者和开发者能够参与到这一领域的研究和实践中。 随着技术的进步，预计 diarize 将在更多实际应用中得到应用，如语音助手、会议记录等。