WebRTC 语音激活检测(VAD)算法
语音激活检测(VAD)算法最早应用于电话传输和检测系统，旨在优化通信信道分配，提升线路利用率。在语音处理领域，VAD作为前端操作，意义重大，但由于检测人声起始与结束端点的准确度问题，一直是技术难点。
构建机器人聊天系统通常包含语音转文字、语音激活检测等关键步骤。VAD主要功能包括判断用户语音活动。WebRTC的VAD模型基于高斯模型，通过将输入频谱划分为六个子带，计算各子带能量，应用高斯概率密度函数进行运算，得出对数似然比，判断是否为语音信号。
该算法无需严格训练，具有无监督特性，GMM模型包含均值和方差参数集合，用于描述噪声与语音。在实际应用中，单凭能量检测等方法难以准确判断语音起始点，唤醒词与声音回路结合成为常见解决方案。开源库如Snowboy提供训练自定义唤醒词的功能。
VAD自动唤醒方式在远场语音交互中面临挑战，主要集中在检测敏感度和在多噪环境下的性能。漏检率指应检测为语音但未被识别的情况，虚检率则指非语音信号误判为语音。虚检虽然可通过后续ASR和NLP算法过滤，但会增加系统资源消耗，对移动设备等便携设备构成挑战。
在VAD应用中，可通过设定持续时间阈值T1和T2，分别判断语音起始与结束。实现逻辑简单，程序运行方式为sudo python vad.py。通过优化VAD算法和结合其他技术，可提高远场语音交互系统的性能与用户体验。
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该算法无需严格训练，具有无监督特性，GMM模型包含均值和方差参数集合，用于描述噪声与语音。在实际应用中，单凭能量检测等方法难以准确判断语音起始点，唤醒词与声音回路结合成为常见解决方案。开源库如Snowboy提供训练自定义唤醒词的功能。
VAD自动唤醒方式在远场语音交互中面临挑战，主要集中在检测敏感度和在多噪环境下的性能。漏检率指应检测为语音但未被识别的情况，虚检率则指非语音信号误判为语音。虚检虽然可通过后续ASR和NLP算法过滤，但会增加系统资源消耗，对移动设备等便携设备构成挑战。
在VAD应用中，可通过设定持续时间阈值T1和T2，分别判断语音起始与结束。实现逻辑简单，程序运行方式为sudo python vad.py。通过优化VAD算法和结合其他技术，可提高远场语音交互系统的性能与用户体验。