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使用Python进行语音活动检测(VAD)

现今,在线通讯软件对于高质量的语音传输要求日益提高,其中,有效识别和处理音频信号中的人声段落成为了一个不可忽视的挑战。语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)技术正是为此而生,它可以识别出人声活动并降低背景噪声,优化带宽利用率,提升语音识别的准确性。据报道,谷歌为 WebRTC 项目开发的 VAD 是目前最好的 VAD 之一,它快速、现代且免费(WebRTC,即Web Real-Time Communication,作为一种支持网页浏览器进行实时语音、视频通话和点对点分享的技术,内置了一套高效的VAD算法)。下文将详细介绍webrtcvad模块,并演示如何用Python搭建一个简单的人声语音活动检测系统。

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    Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

    我们在Android应用做语音识别的时候,一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话,就停止录音,并把录音发送到语音识别服务器,获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话,我们使用的是WebRTC架构的源代码中的vad代码实现的。 VAD算法全称是Voice Activity Detection,该算法的作用是检测是否是人的语音,使用范围极广,降噪,语音识别等领域都需要有vad检测。webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围,把输入的频谱分成六个子带:80Hz——250Hz,250Hz——500Hz,500Hz——1K,1K——2K,2K——3K,3K——4K。分别计算这六个子带的能量。然后使用高斯模型的概率密度函数做运算,得出一个对数似然比函数。对数似然比分为全局和局部,全局是六个子带之加权之和,而局部是指每一个子带则是局部,所以语音判决会先判断子带,子带判断没有时会判断全局,只要有一个通过认为是语音。

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