Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 16:01 UTC

pyannote / pyannote-audio

Neural building blocks for speaker diarization: speech activity detection, speaker change detection, overlapped speech detection, speaker embedding

Jupyter Notebook · PythonMIT★ 10.561 estrellas⑂ 1105 forksdesde mar 2016Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#pytorch#speech-processing#speaker-diarization#speech-activity-detection#speaker-change-detection#speaker-embedding#voice-activity-detection#pretrained-models#overlapped-speech-detection#speaker-recognition#speaker-verification

pyannote/pyannote-audio tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (56/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

90
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

90
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 76 se calibra a 90 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

pyannoteOrganización
429 seguidores48 repositorios públicosdesde may 2014

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIpyannote.audio4.0.7-23hace 79 días
PyPIpyannote-audio4.0.71.135.10623hace 79 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

81Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

75Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
13.2/36Cadencia de commits — 19/52 semanas con commits
16.2/18Volumen de commits — 62 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year62
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year19

Disciplina de publicación

91Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 18 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 79 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~82 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count18
latest_release_tag4.0.7
releases_from_tagsno
days_since_latest_release79
mean_days_between_releases82

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

82Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

96Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 10.561 estrellas
25/25Forks — 1105 forks
10.6/15Observadores — 81 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1105
stars10.561
watchers81
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

65Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

67Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

34En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 92% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 71 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled71
top_contributor_share0,923

Capacidad de respuesta a issues y PR

74Bueno
Cómo se puntúa
41.4/42Resolución de issues — 98% de issues cerradas
23.3/30Aceptación de PR — 499/642 PR decididos fusionados
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/29 approved changesets -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
merged_prs499
open_issues16
closed_issues1051
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,985
closed_unmerged_prs143
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

73Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
18.9/25Alcance del propietario — 429 seguidores de pyannote
24.3/25Trayectoria — 48 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers429
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginpyannote
public_repos48
account_age_days4511

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 79 días
20/20Historial de versiones — 23 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespyannote.audio, pyannote-audio
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish79

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.pyannote.ai
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 11 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspytorch, speech-processing, speaker-diarization, speech-activity-detection, speaker-change-detection, speaker-embedding, voice-activity-detection, pretrained-models, overlapped-speech-detection, speaker-recognition, speaker-verification
has_wikisí
homepagehttps://www.pyannote.ai
docs_sitehttps://www.pyannote.ai
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

56Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

51Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 7/29 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 10 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 75 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

78Bueno
Cómo se puntúa
13.2/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: lightning 2.6.6 (high 7.8)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
40/40Sin avisos pendientes — ningún aviso lleva público más de 90 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages110
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pyannote.audio@4.0.7 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 110 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

70Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 78 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,78
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

76Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — doc/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — src/pyannote/audio/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
4/10Práctica demostrada con agentes — 2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/pyannote/audio/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Jupyter Notebook con configuración de verificación de tipos (src/pyannote/audio/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/103 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes43.448
source_files_sampled103
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks, sample
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks, sample
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

10.561estrellas de GitHub
71contribuidores
62commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
18versiones publicadas
1factor bus
16issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'pyannote.audio' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1105 ⇿
0Estrellas
1105Forks
18Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

0200400600800100012001105102019-072023-022026-09
Mayor 2Menor 4Parche 12

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-17 16:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during GetBranch(develop): error during branchesHandler.query: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 7/29 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained10 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities75 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 21
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIasteroid-filterbanks>=0.4.0pyproject.toml
PyPIeinops>=0.8.1pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.28.1pyproject.toml
PyPIlightning>=2.4pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api>=1.34.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.34.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp>=1.34.0pyproject.toml
PyPIpyannote-core>=6.0.1pyproject.toml
PyPIpyannote-database>=6.1.1pyproject.toml
PyPIpyannote-metrics>=4.0.0pyproject.toml
PyPIpyannote-pipeline>=4.0.0pyproject.toml
PyPIpytorch-metric-learning>=2.8.1pyproject.toml
PyPIrich>=13.9.4pyproject.toml
PyPIsafetensors>=0.5.2pyproject.toml
PyPItorch-audiomentations>=0.12.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.8.0pyproject.toml
PyPItorchaudio>=2.8.0pyproject.toml
PyPItorchcodec>=0.7.0pyproject.toml
PyPItorchmetrics>=1.6.1pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10.0pyproject.toml
PyPIpyannoteai-sdk>=0.3.0pyproject.toml
Todas las dependencias 205

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 21 paquetes directos y 184 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIasteroid-filterbanks0.4.0directa
PyPIeinops0.8.2directa
PyPIhuggingface-hub1.4.1directa
PyPIlightning2.6.1directa
PyPImatplotlib3.10.8directa
PyPIopentelemetry-api1.39.1directa
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.39.1directa
PyPIopentelemetry-sdk1.39.1directa
PyPIpyannote-core6.0.1directa
PyPIpyannote-database6.1.1directa
PyPIpyannote-metrics4.0.0directa
PyPIpyannote-pipeline4.0.0directa
PyPIpyannoteai-sdk0.4.0directa
PyPIpytorch-metric-learning2.9.0directa
PyPIrich14.3.2directa
PyPIsafetensors0.7.0directa
PyPItorch2.10.0directa
PyPItorch-audiomentations0.12.0directa
PyPItorchaudio2.10.0directa
PyPItorchcodec0.10.0directa
PyPItorchmetrics1.8.2directa
PyPIabsl-py2.4.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.13.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIalembic1.18.3indirecta
PyPIansicolors1.1.8indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIasteroid0.5.2indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIcached-property2.0.1indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorlog6.10.1indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.4indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.3.3indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIentrypoints0.4indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIfonttools4.61.1indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.2.0indirecta
PyPIfuture1.0.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0indirecta
PyPIgreenlet3.3.1indirecta
PyPIgrpcio1.78.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.2.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.2.0indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython9.10.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjulius0.2.7indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIkiwisolver1.4.9indirecta
PyPIlightning-utilities0.15.2indirecta
PyPImako1.3.10indirecta
PyPImarkdown3.10.1indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImir-eval0.8.2indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.2indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirecta
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.39.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.39.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.39.1indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.39.1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.60b1indirecta
PyPIoptuna4.7.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.0indirecta
PyPIpapermill2.6.0indirecta
PyPIparso0.8.5indirecta
PyPIpb-bss-eval0.0.2indirecta
PyPIpesq0.0.4indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.1.0indirecta
PyPIplatformdirs4.5.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprimepy1.3indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIprotobuf6.33.5indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydeprecate0.3.1indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpystoi0.4.1indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpytorch-lightning1.4.9indirecta
PyPIpytorch-ranger0.1.1indirecta
PyPIpytz2025.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.1.15indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIscikit-learn1.7.2indirecta
PyPIscikit-learn1.8.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.0indirecta
PyPIsetuptools81.0.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsoundfile0.13.1indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.46indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItenacity9.1.3indirecta
PyPItensorboard2.20.0indirecta
PyPItensorboard-data-server0.7.2indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItokenizers0.22.2indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItorch-optimizer0.1.0indirecta
PyPItorch-pitch-shift1.2.5indirecta
PyPItorch-stoi0.2.3indirecta
PyPItornado6.5.4indirecta
PyPItqdm4.67.3indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItransformers5.1.0indirecta
PyPItriton3.6.0indirecta
PyPItyper0.21.1indirecta
PyPItyper-slim0.21.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIwerkzeug3.1.5indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:pyannote.audio@4.0.7 arrastra 110 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
lightning2.6.6directaalta12022.6.15

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.