语音活性检测器 webrtcvad

WebRTC VAD流程解析 语音活动检测算法大致可以分为三类,第一类就是最简单的基于阈值的判别方法,这个以前讲过了,参考语音活动检测;第二类是WebRTC使用的基于GMM的检测方法;第三类就是基于深度学习的检测方法,这个也讲过了,参考使用LSTM进行端点检测。废话不多说,开始进入正题。 Introduction WebRTC VAD支持8/16/24/32/48kHz采样率,不过都会重采样到8kHz进行计算,每一帧长度可以为80/10ms、160/20ms和240/30ms三种。VAD具有如下的四种模式,分别表示通用模式、低比.. 阅读详情

概述

WebRTC是一个免费、开放的框架/项目。
使web浏览器通过简单的JavaScript api接口实现实时通信功能。

WebRTC:An open framework for the web that enables Real-Time Communications (RTC) capabilities in the browser.

端点检测是语音信号处理中的重要一环,是各种语音任务的基础。
WebRTC是谷歌开发的VAD,是当前最有效、最先进和免费的产品之一。
webrtcvad是WebRTC语音活动检测器(VAD)的python接口,能够有效支持python2和python3,它能够区分一段语音分割中的静音帧和非静音帧。

安装

使用Python编辑音频:成功安装 webrtcvad

使用脚本

1. 测试静音片段

(1)test_webrtcvad.py
用来检测静音的情况

import collections
import contextlib
import sys
import wave
 
import webrtcvad
 
 
def read_wave(path):
    with contextlib.closing(wave.open(path, 'rb')) as wf:
        num_channels = wf.getnchannels()
        assert num_channels == 1
        sample_width = wf.getsampwidth()
        assert sample_width == 2
        sample_rate = wf.getframerate()
        assert sample_rate in (8000, 16000, 32000)
        pcm_data = wf.readframes(wf.getnframes())
        return pcm_data, sample_rate
 
 
def write_wave(path, audio, sample_rate):
    with contextlib.closing(wave.open(path, 'wb')) as wf:
        wf.setnchannels
WebRTC之VAD算法 CSND已永久停更,最新版唯一来源点击下面链接跳转: 语音增强和语音识别网页书 VAD(Voice Activity Detection)算法的作用是检测语音,在远场语音交互场景中,VAD面临着两个难题: 1. 可以成功检测到最低能量的语音(灵敏度)。 2. 如何在多噪环境下成功检测(漏检率和虚检率)。 漏检反应的是原本是语音但是没有检测出来,而虚检率反应的是不是语音信号而被检测... 阅读详情

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