Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation Speaker Diarization - Séparer les locuteurs audio training are: Bases en Python, notions d'audio et de machine learning élémentaires. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation Speaker Diarization - Séparer les locuteurs audio training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation Speaker Diarization - Séparer les… | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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9 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation Speaker Diarization - Séparer les locuteurs audio training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation Speaker Diarization - Séparer les locuteurs audio training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation Speaker Diarization - Séparer les locuteurs audio training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser les fondamentaux de la speaker diarization pour applications professionnelles

Configurer des outils open-source dédiés à la séparation des locuteurs

Implémenter des pipelines de diarization audio en Python certifiant

Analyser la performance des modèles de speaker diarization en entreprise

Développer des compétences pratiques pour projets vocaux réels

Optimiser des traitements audio afin d'améliorer l'efficacité professionnelle

Training program

Module 1Fondamentaux : concepts de speaker diarization et outils de base (Python, Librosa, PyAnnote)

Découvrez les principes essentiels de la speaker diarization à travers des explications claires et des démonstrations live, installez votre environnement de développement avec Python et les bibliothèques Librosa pour l'analyse audio, PyAnnote pour la diarization automatique, réalisez vos premiers exercices sur des enregistrements simples pour segmenter les voix, produisez un rapport initial de séparation des locuteurs et recevez un feedback personnalisé du formateur pour consolider vos acquis dès la première journée.

Module 2Implémentation : pipelines speaker diarization avec modèles pré-entraînés (clustering, embeddings)

Plongez dans la construction de pipelines complets de speaker diarization en utilisant des modèles pré-entraînés comme ceux de Hugging Face, extrayez des embeddings vocaux pour identifier les locuteurs uniques, appliquez des techniques de clustering avec scikit-learn sur des fichiers audio réels d'entreprise, testez sur des réunions multipartenaires, optimisez les seuils de détection pour minimiser les erreurs, générez des annotations temporelles précises et intégrez ces compétences dans un projet fil rouge progressif qui simule des cas concrets de transcription automatique.

Module 3Pratique : évaluation et optimisation speaker diarization (métriques DER, cas d'entreprise)

Évaluez la qualité de vos diarizations avec des métriques professionnelles comme le Diarization Error Rate, affinez vos modèles sur des datasets variés incluant bruits de fond et chevauchements vocaux, déployez une solution complète sur un cas d'étude d'entreprise tel qu'une analyse de podcast ou de visioconférence, produisez des visualisations interactives avec Matplotlib, documentez votre pipeline pour une réutilisation immédiate, terminez par une mise en situation réelle et une code review experte pour valider vos compétences certifiantes en speaker diarization.