语音端点检测（voice activity detection，VAD）

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分类专栏： 语音识别 文章标签： 语音识别 人工智能
于 2013-03-12 13:46:05 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chinabing/article/details/8663177
本文介绍了一种基于短时能量和过零率的双门限语音活动检测(VAD)技术。该技术通过设置能量和过零率的高低门限值来判断语音的开始与结束。当信号的短时能量和过零率超过一定阈值时，认为语音开始。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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enegry > energy_low && zcr > zcr_low，则进入过度段

3. 计算一帧的短时能量和过零率，

若enegry > energy_high && zcr > zcr_high, 此时还不能断定语音开始，

继续计算几帧短时能量和过零率，若enegry > energy_high && zcr > zcr_high，则可判定语音开始。

能量双门限VAD流程图

 

python分割语音端点检测_Voice activity detection (VAD)语音端点检测工具包
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02-03 1336
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qq_32172681的博客
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1、VAD的总体步骤：https://www.bbsmax.com/A/1O5EOo73z7/ 2、基于短时能量和过零率的简单实现（实际上精确度高的VAD会提取4种或更多的特征进行判断，这里只介绍两种特征的基本方法）：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42788078/article/details/89634363?depth_1-utm_source=distribu...
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