Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 21:23 UTC

pyannote / pyannote-audio

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

Jupyter Notebook · PythonMIT★ 10 406 зірок⑂ 1 094 форкиз бер. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#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 має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (59/100). Останнє оновлення було 8 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

91
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

pyannoteОрганізація
424 підписники48 публічних репозиторіївз трав. 2014 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpyannote.audio4.0.72 338 6302343 дні тому
PyPIpyannote-audio4.0.7-2343 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

72Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 8 дн. тому
15.2/36Ритм комітів — 22/52 тижнів із комітами
17.7/18Обсяг комітів — 93 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year93
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year22

Дисципліна релізів

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 18 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 43 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~82 дн.
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Використані вхідні дані
releases_count18
latest_release_tag4.0.7
releases_from_tagsні
days_since_latest_release43
mean_days_between_releases82

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

82Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 10 406 зірок
25/25Форки — 1 094 форків
10.6/15Спостерігачі — 81 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 094
stars10 406
watchers81
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

65Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

70Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 92% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 71 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled71
top_contributor_share0,923

Реактивність на issue та PR

68Добрий
Як обчислюється оцінка
41.4/42Вирішення issue — закрито 98% issue
23.4/30Прийняття PR — злито 498/638 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/29 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs498
open_issues16
closed_issues1 050
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,985
closed_unmerged_prs140
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
18.9/25Охоплення власника — 424 підписників у pyannote
24.3/25Послужний список — 48 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers424
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpyannote
public_repos48
account_age_days4 475
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 43 дн. тому
20/20Історія версій — 23 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespyannote.audio, pyannote-audio
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish43

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.pyannote.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
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_wikiтак
homepagehttps://www.pyannote.ai
docs_sitehttps://www.pyannote.ai
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

59Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 12 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
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 — 70 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
26.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: lightning 2.6.5 (unknown)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages85
unassessed_packages0
affected_by_severityunknown 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pyannote.audio@4.0.7 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 85 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

70Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 78 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,78
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — doc/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/pyannote/audio/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/pyannote/audio/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Jupyter Notebook з конфігурацією перевірки типів (src/pyannote/audio/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/103 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes43 448
source_files_sampled103
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks, sample
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks, sample
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

10 406зірок GitHub
71контриб'юторів
93комітів за останні 12 місяців
8днів від останнього пушу
18релізів
1бас-фактор
16відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 094 ⇿
0Зірки
1 094Форки
18Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

02004006008001 0001 2001 094102019-042022-122026-08
Мажорні 2Мінорні 4Патчі 12

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-12 21:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-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
10Maintained12 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging 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
0Vulnerabilities70 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 21
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
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
Усі залежності 205

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 21 прямих і 184 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIasteroid-filterbanks0.4.0пряма
PyPIeinops0.8.2пряма
PyPIhuggingface-hub1.4.1пряма
PyPIlightning2.6.1пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPIopentelemetry-api1.39.1пряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.39.1пряма
PyPIopentelemetry-sdk1.39.1пряма
PyPIpyannote-core6.0.1пряма
PyPIpyannote-database6.1.1пряма
PyPIpyannote-metrics4.0.0пряма
PyPIpyannote-pipeline4.0.0пряма
PyPIpyannoteai-sdk0.4.0пряма
PyPIpytorch-metric-learning2.9.0пряма
PyPIrich14.3.2пряма
PyPIsafetensors0.7.0пряма
PyPItorch2.10.0пряма
PyPItorch-audiomentations0.12.0пряма
PyPItorchaudio2.10.0пряма
PyPItorchcodec0.10.0пряма
PyPItorchmetrics1.8.2пряма
PyPIabsl-py2.4.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.13.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIalembic1.18.3непряма
PyPIansicolors1.1.8непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasteroid0.5.2непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIcached-property2.0.1непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.10.1непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcuda-bindings12.9.4непряма
PyPIcuda-pathfinder1.3.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIentrypoints0.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfonttools4.61.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.2.0непряма
PyPIfuture1.0.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0непряма
PyPIgreenlet3.3.1непряма
PyPIgrpcio1.78.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.2.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimagesize1.4.1непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython8.38.0непряма
PyPIipython9.10.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjulius0.2.7непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIlightning-utilities0.15.2непряма
PyPImako1.3.10непряма
PyPImarkdown3.10.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImir-eval0.8.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.2непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.39.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.39.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.39.1непряма
PyPIopentelemetry-proto1.39.1непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.60b1непряма
PyPIoptuna4.7.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.0непряма
PyPIpapermill2.6.0непряма
PyPIparso0.8.5непряма
PyPIpb-bss-eval0.0.2непряма
PyPIpesq0.0.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.1.0непряма
PyPIplatformdirs4.5.1непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprimepy1.3непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprotobuf6.33.5непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydeprecate0.3.1непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpystoi0.4.1непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytorch-lightning1.4.9непряма
PyPIpytorch-ranger0.1.1непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.1.15непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.0непряма
PyPIsetuptools81.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoundfile0.13.1непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.46непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItenacity9.1.3непряма
PyPItensorboard2.20.0непряма
PyPItensorboard-data-server0.7.2непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItorch-optimizer0.1.0непряма
PyPItorch-pitch-shift1.2.5непряма
PyPItorch-stoi0.2.3непряма
PyPItornado6.5.4непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItransformers5.1.0непряма
PyPItriton3.6.0непряма
PyPItyper0.21.1непряма
PyPItyper-slim0.21.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.5непряма
PyPIyarl1.22.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:pyannote.audio@4.0.7 тягне 85 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
lightning2.6.5пряманевідома12022.6.15

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з pyannote/pyannote-audio. Читати поруч →

92FluidInference/FluidAudioFrontier CoreML audio models in your apps — text-to-speech, speech-to-text, voice activity detection, and speaker diarization. In Swift, powered by SOTA open source. Відмінний94modelscope/FunASROpen-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.Винятковий78snakers4/silero-vadSilero VAD: pre-trained enterprise-grade Voice Activity DetectorДобрий99huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий98huggingface/huggingface_hubThe official CLI and Python client for the Hugging Face Hub.Винятковий91huggingface/pytorch-image-modelsThe largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and moreВідмінний

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.