【语音技术】什么是VAD
目录
一、概念
二、VAD的工作原理
1. 特征提取阶段
1.1 能量分析
1.2 频谱分析
1.3 过零率检测
2. 决策算法类型
2.1 基于阈值的方法
2.2 统计模型方法
2.2.1 隐马尔可夫模型(HMM)
2.2.2 高斯混合模型(GMM)
2.3 深度学习方法
2.3.1 深度神经网络(DNN)
2.3.2 卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)
3. 典型应用场景差异
4. 性能优化要素
5. 运用示例
三、VAD的端点检测功能
1. 前端点检测(Speech Onset)
2. 后端点检测(Speech Offset)
3. VAD的端点参数优化
3.1 前端点参数
3.2 后端点参数
3.3 应用示例分析
4. VAD的端点性能优化策略
4.1 参数优化
4.2 算法增强
4.3 硬件配合
四、多模态VAD免唤醒技术
1. 技术原理
2. 性能指标
3. 技术实现
4. 应用场景
5. 技术优势
6. 实现示例
语音系列与AI大模型文章
一、概念
VAD全称是Voice Activity Detection，也叫人声检测。它是一项识别音频中人声成分的关键技术。在语音识别系统中，它可以有效过滤背景噪声，提高识别准确率；在语音通信领域（如VoIP），它能显著降低带宽占用，通过仅在检测到人声时传输数据来节省资源；在智能语音交互系统中（如智能音箱），VAD可用于唤醒词检测和端点检测，确保设备只在需要时响应。此外，在会议记录、语音转写等场景中，VAD技术也能帮助系统自动识别和标记说话人片段。
随着深度学习技术的发展，现代VAD系统的性能不断提升。例如，基于LSTM（长短期记忆网络）的VAD模型能够更好地处理包含复杂背景噪音的音频信号，而端到端的神经网络架构则可以直接从原始音频中学