建建自学VoIP之VAD(Voice Activity Detector)和CNG(Comfort Noice Generator)

最新推荐文章于 2025-07-29 14:45:43 发布
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#VoIP #VAD #CNG #语音活动检测 #舒适噪音产生

本文探讨了语音活动检测(VAD)及其在VoIP应用中的关键作用,旨在识别并消除长时间静音期,以节省网络资源而不牺牲服务质量。同时介绍了舒适噪音生成技术,它作为静音抑制的一部分,在维持可接受的服务品质的同时降低传输成本。

语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)又称语音端点检测、语音边界检测。目的是从声音信号流里识别和消除长时间的静音期，以达到在不降低业务质量的情况下节省网络资源的作用，它是VoIP应用的重要组成部分。【摘自百度】

舒适噪音生成是VoIP技术中静音抑制（silence suppression）或语音活动检测（VAD）的一部分。语音活动检测及舒适噪音生成是用来维持一个感受到的可接受的服务品质，同时尽可能降低传输成本和带宽使用。【摘自百度】

Android语音活动检测(VAD)库:实现实时高效的语音识别
helloaiworld的博客
09-25 2882
gkonovalov的Android VAD库为开发者提供了一个强大而灵活的工具,可以轻松实现高质量的语音活动检测。无论是需要快速轻量的WebRTC VAD,还是高准确度的Silero VAD,或是多功能的Yamnet VAD,开发者都可以根据具体需求选择合适的模型。这个库的开源性质也使得社区可以不断改进和扩展其功能,为Android平台上的语音识别应用开发提供了坚实的基础。随着语音交互技术的不断发展,VAD技术在智能手机、智能家居、车载系统等领域都有广阔的应用前景。
VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测）的工作原理
技术永不眠 Q：53195017
12-24 1077
例如，在VoIP（Voice over IP）通话中，VAD可以帮助系统仅在检测到语音信号时传输数据，而在静音期间则不传输，从而节省带宽和能源。例如，语音信号通常具有较高的能量和特定的频谱特征，而噪声信号则可能具有较低的能量和不同的频谱分布。基于特征分析的结果，VAD会做出决策，判断当前音频段是语音还是非语音。综上所述，VAD是一种重要的语音信号处理技术，它通过检测音频流中的语音信号来实现各种语音通信和语音处理应用。例如，在噪声环境中，VAD可以帮助系统识别并抑制背景噪声，从而提高语音的可懂度和清晰度。
智能语音测试简述
qq_29609427的博客
10-17 2202
语音VAD的全称是Voice Activity Detection，即语音活性检测或语音活动检测，也称为speech activity detection或speech detection。这是一项用于语音处理的技术，主要目的是检测语音信号是否存在。VAD系统通常包括特征提取和语音/非语音判决两个主要部分。在特征提取阶段，常用的方法包括基于能量的检测、倒谱特征等。基于能量的检测是通过检测信号的强度来判断是否有语音存在，假设语音能量大于背景噪声能量。当能量大于某一门限时，可以认为有语音存在。
【AI语音基础】VAD/说话人识别/声纹
AI_Gump的博客
04-28 4418
本文的参考文献共有311篇，从1964年到2020年的说话人识别论文都有涉及，系统的读参考文献也是了解入门的好方法，能清晰的看到几十年来人们一直在关注什么问题，用什么方法去尝试解决，又在哪些地方有突破性的进展。正确率（Accurancy, 预测值将输入标签识别正确的比例），召回率（Recall，预测值中的语音片段占整体语音片段的比例）和准确率（Precision， 检测出来的语音标签中真正的语音标签的比例）。语音会被划分为说话人组，语音非语音的片段或说话人转变等事件会被检测出来。话者分离常用的指标是。
人声检测原理VAD
懒人日志
01-23 757
机器人启动后会一直在后台工作采集环境的声音，当本地检测到人声时，会发送给大模型识别，当大模型正确识别语音后，会把识别后的文字转给大模型分析回复，回复的结果通过超拟人合成人声发出来。通过这样的设定，机器人会在工作过程中随时接受语音指令，陪人聊天和与人交互。在机器人的研究中，机器人与人语音交互是一个重要的功能，在语音交互中，人声检测至关重要。不论是在手机中，还是在esp32芯片上，都需要一种简单快捷的方式来检测本地语音，滤掉杂音和噪音。
精选资源
Noise Suppresso(NS) and Voice Activity Detector(VAD)
02-15
基于webrtc 2022/12/10的更新版本，剥离的Noise Suppressor(NS噪音抑制)和Voice Activity Detector(VAD语音检测)。 最新版的VAD使用了RNNiose神经网络分频判断，实测基本可以做到语音自动分段。NS噪音抑制的性能也...
精选资源
pyvad:VAD(Voice Activity Detector) python 实现对时时读入的流式数据进行端点检测
06-13
VAD(Voice Activity Detector) python 实现对读入的流式数据, 进行端点检测 依赖 pyaudio 测试平台 Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 12.04.5 LTS Release: 12.04 Codename: precise Linux ubuntu 3.13.0...
amr vad --voice activity detector
09-02
移动通信中使用的AMR code的VAD算法了。 移动通信中使用的AMR code的VAD算法了。
精选资源
Voice activity detection (VAD) toolkit including DNN, bDNN
03-13
Voice Activity Detection（VAD）工具包是用于识别和分离音频信号中语音部分的关键技术，它在许多领域，如语音识别、语音编码、噪声抑制和通信系统中都有广泛应用。本工具包特别强调了深度学习方法，包括DNN（深度...
VoIP中，voice activity detection (VAD) and Comfort noise generation (CNG)这两个功能一般由软件负责还是硬件负责？是由驱动负责还是SIP协议栈负责？
最新发布
09-30
我们正在讨论VoIP中的两个功能：语音活动检测（VAD）和舒适噪声生成（CNG）。这两个功能的作用是在语音通信中检测是否有语音活动，并在静音期间生成舒适噪声以避免完全静音带来的不适。 在传统的电话系统中，静音...
voice_activity_detection:基于深度学习和TensorFlow的语音活动检测
05-28
语音活动检测项目 关键字：Python，TensorFlow，深度学习，时间序列分类 目录 1.11.21.3 2.12.2 5.15.2将5.35.4 去做 资源 1.安装 该项目旨在： Ubuntu的20.04 的Python 3.7.3 TensorFlow 1.15.4 $ cd /path/to/project/ $ git clone https://github.com/filippogiruzzi/voice_activity_detection.git $ cd voice_activity_detection/ 1.1基本安装 $ pip3 install -r requirements.txt $ pip3 install -e . 1.2虚拟环境安装 1.3 Docker安装 构建docker镜像： $ sudo make build （这可能
speech_activity_detection:无监督语音活动检测系统
05-09
speech_activity_detection 无监督语音活动检测系统。 这些年来，我一直使用这些工具来应对各种SRE挑战。 如果您需要运行代码的帮助，请随时与我们联系。 引文 [1] Hasan，T.，Sadjadi，SO，Liu，G.，Shokouhi，N.，Bořil，H.和Hansen，JHL，“用于2012年NIST说话人识别评估的CRSS系统”，ICASSP，第6783-6787页， 2013。
Python-VoiceactivitydetectionVAD语音端点检测工具包
08-11
语音端点检测工具包，包括DNN，bDNN，LSTM和基于ACAM的VAD。 我们还提供我们直接记录的数据集。
简单的matlab双阈值语音端点检测程序(Voice Activity Detection,VAD)
12-18
语音端点检测是语音预处理的关键一步，目的是减除静音段，本代码用matlab语言编写了一段简单的vad程序，效果良好但称不上优秀，可读性强，并没采用过多技巧，有很多可以改进的地方。欢迎改进。
voice-activity-detection：智能降噪语音检测解决方案
gitblog_00286的博客
03-29 801
voice-activity-detection：智能降噪语音检测解决方案 项目介绍 在当今智能语音交互技术快速发展的背景下，自动语音识别（ASR）系统成为越来越多应用的核心组成部分。然而，噪声环境下的语音识别准确性一直是技术领域的难题。为此，voice-activity-detection 项目应运而生，它是一个基于深度学习的语音活动检测（VAD）模块，能够在噪声环境中准确地识别语音，进而有效降...
语音端点检测（voice activity detection，VAD）
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chinabing的专栏
03-12 1万+
可以将一段语音片段分为 静音段、过度段、语音段、结束。 比较常用的VAD技术是基于短时能量和过零率的双门限端点检测。 1. 分别对短时能量和过零率设置两个门限值energy_low, energy_high和zcr_low, zcr_high energy_high > energy_low zcr_high > zcr_low 2. 计算一帧的短时能量enegry和过零率zcr 若e
【亲测免费】 推荐开源项目：Python语音活动检测器（Voice Activity Detector）
gitblog_00052的博客
05-22 771
推荐开源项目：Python语音活动检测器（Voice Activity Detector） 项目介绍 在音频处理领域，精确地识别并提取出人类语音是一项至关重要的任务。为此，我们向您推荐一个基于Python的开源项目——Voice Activity Detector。这个项目由Alexander USOLTSEV于2015年创建，尽管作者已经不再维护，但其基本理念和实现方法依然具有很高的参考价值，特...
vad 语音活动检测 FSMN-VAD和Silero-VAD
jacke121的专栏
07-29 686
vad Voice Activity Detection 语音活动检测
python信号端点检测_Voice activity detection (VAD)语音端点检测工具包
weixin_39603537的博客
12-07 444
Voice Activity Detection ToolkitThis toolkit provides the voice activity detection (VAD) code and our recorded dataset.Update2019-02-11Accepted for the presentation of this toolkit in ICASSP 2019!2018...
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