NeMo Diarization vs pyannote.audio 구조 비교

두 diarization 프레임워크는 무엇이 다를까?

Speaker Diarization(SD)을 실제 서비스에 적용하려고 하면
가장 많이 비교되는 선택지가 NVIDIA NeMo와 pyannote.audio다.

둘 다 diarization을 수행할 수 있지만,
설계 철학과 파이프라인 구조는 꽤 다르다.

이 글에서는 다음 관점에서 두 프레임워크를 비교한다.

• 전체 파이프라인 구조
• 핵심 모델 구성
• 겹말(Overlap) 처리 방식
• ASR 및 서비스 연계 관점
• 실제 서비스에서의 선택 기준

---

1. 전체 구조 개요

NeMo Diarization

• 파이프라인 중심
• 각 단계가 명확히 분리됨
• ASR과 독립적인 “화자 타임라인 생성”이 목표

pyannote.audio

• End-to-End diarization 지향
• 신경망이 segmentation + speaker 판단을 함께 수행
• diarization 자체에 집중된 프레임워크

---

2. 파이프라인 구조 비교

NeMo Diarization 파이프라인

 

Audio ↓ VAD ↓ Segmentation (sliding window) ↓ Speaker Embedding (x-vector 계열) ↓ Clustering ↓ (Optional) Multi-scale / Overlap handling

특징:

• 각 단계가 독립적
• 구성 요소 교체 및 튜닝이 쉬움
• 전통적인 diarization 구조를 충실히 따름

---

pyannote.audio 파이프라인

 

Audio ↓ Neural Segmentation (speaker activity) ↓ Embedding + Segmentation joint modeling ↓ Clustering / Post-processing

특징:

• segmentation과 speaker 판단을 하나의 모델에서 수행
• 모델 의존도가 높음
• 구조가 상대적으로 단순

---

3. VAD / Segmentation 방식 차이

NeMo

• VAD를 명시적 단계로 분리
• VAD 성능이 diarization 품질에 직접 영향
• VAD 교체 및 민감도 조절 가능

pyannote

• VAD 개념이 모델 내부에 통합
• “이 시점에 어떤 화자가 말하는가”를 직접 예측
• 명시적 VAD 튜닝은 제한적

요약하면:

• NeMo는 “말하는 구간을 먼저 정확히 잡자”
• pyannote는 “모델이 알아서 판단하게 하자”

---

4. Speaker Embedding과 Clustering

NeMo

• x-vector 기반 speaker embedding
• embedding과 clustering이 명확히 분리
• Spectral clustering, hierarchical clustering 등 선택 가능

장점:

• 화자 수 추정 로직 제어 가능
• clustering 전략 튜닝 용이

---

pyannote

• embedding이 segmentation과 강하게 결합
• clustering은 후처리 단계
• 모델이 embedding 특성을 상당 부분 결정

장점:

• 코드 사용이 단순
• 적은 설정으로도 결과가 잘 나오는 경우가 많음

---

5. 겹말(Overlap Speech) 처리

NeMo

• 기본 구조는 single-speaker per frame
• MSDD(Multi-Scale Diarization) 등으로 보완
• overlap handling은 옵션/확장 개념

pyannote

• 겹말 처리에 매우 강함
• 한 시점에 여러 화자 active 가능
• 회의/토론 데이터에서 유리

이 부분은 pyannote의 대표적인 강점이다.

---

6. 출력 결과 구조

NeMo 출력

 

(start_time, end_time, speaker_id)

• 명확한 화자 타임라인
• ASR 결과와 align하기 쉬움
• 후처리 및 서비스 연계에 유리

---

pyannote 출력

 

(time, speaker_1_prob, speaker_2_prob, ...)

또는:

 

(start, end, speaker_label)

• 확률 기반 정보가 풍부
• 시각화 및 분석에는 유리
• 서비스 후처리는 추가 설계 필요

---

7. ASR 및 서비스 연계 관점

NeMo

• diarization과 ASR을 분리 설계
• Whisper, NeMo ASR, 외부 ASR 모두 연계 쉬움
• 서버/게이트웨이 구조에 적합

pyannote

• diarization 연구 및 분석에 최적
• ASR 연계는 사용자가 직접 설계해야 함
• 배치 처리나 오프라인 분석에 강점

---

8. 운영 및 실무 관점 비교

항목	NeMo Diarization	pyannote.audio
구조	파이프라인 기반	모델 중심
튜닝 난이도	높음 (대신 자유도 큼)	낮음
겹말 처리	보통	강함
ASR 연계	매우 쉬움	직접 구현 필요
서비스 운영	유리	추가 작업 필요
연구/실험	다소 무거움	매우 적합

---

9. 실제 서비스에서의 선택 기준

NeMo가 적합한 경우

• STT 서버 / 게이트웨이 구조
• ASR과 diarization을 명확히 분리하고 싶은 경우
• 화자 타임라인을 안정적으로 제공해야 하는 경우
• 장기 운영 및 튜닝이 필요한 서비스

pyannote가 적합한 경우

• 회의/토론/겹말이 많은 데이터
• 빠른 PoC 또는 연구 목적
• diarization 품질 자체가 핵심인 경우

---

10. 정리

• NeMo와 pyannote는 같은 diarization 문제를 풀지만,
  지향하는 사용 시나리오가 다르다.
• NeMo는 “서비스용 파이프라인”
• pyannote는 “연구 및 고성능 diarization 모델”

실제 현업에서는:

• pyannote로 PoC/분석
• NeMo 구조로 서비스화
  하는 조합도 자주 사용된다.

---

마무리

Speaker Diarization은
모델 하나로 끝나는 문제가 아니라
파이프라인 설계 문제에 가깝다.

NeMo와 pyannote 중 무엇이 “정답”인지는
데이터, 서비스 형태, 운영 방식에 따라 달라진다.

중요한 것은:

• 어떤 구조가
• 우리 서비스에 더 잘 맞는지
  를 판단하는 것이다.