Der Reddit-Nutzer /u/iamMess hat Cohere Transcribe, das derzeit als führendes Open-Source-Speech-to-Text-Modell gilt, durch ein Fine-Tuning um zwei wesentliche Funktionen ergänzt: Sprecher-Diarisierung und Zeitstempel. Beide Features waren zwar über spezielle Tokens im Tokenizer angelegt, wurden vom Originalmodell aber nicht unterstützt. Das Training folgt dem Standard-Zeitstempel-Format und produziert ein leicht parsbares Output-Format mit Speaker-Tokens (spltoken0, spltoken1 …) sowie zeitcodierten Segmenten. Die mittlere Zeitstempel-Abweichung liegt bei 0,097 Sekunden; 90 % der Zeitstempel weichen weniger als 0,006 Sekunden ab. Pro 30-Sekunden-Fenster werden bis zu 4 Sprecher unterschieden; mit dem mitgelieferten Skript diarize_long.py können bei längeren Aufnahmen bis zu 32 Personen korrekt identifiziert werden. Das Fine-Tuned-Modell steht kostenlos auf Hugging Face zur Verfügung.