fsmn-vad：企业级语音活动检测工具

fsmn-vad：企业级语音活动检测工具

fsmn-vad A enterprise-grade Voice Activity Detector from modelscope and funasr. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fs/fsmn-vad

项目介绍

在人工智能领域，语音识别与处理技术正日益成熟，而语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）是其中的关键环节。fsmn-vad 是一款由 modelscope 和 funasr 开发的高性能、轻量级企业级 VAD 解决方案。它支持实时语音检测，并且能够在多种噪声环境下保持高效准确。此项目基于 FSMN（Factorized Statistical Modeling Network）模型，采用 Python 编程语言，适用于多种场景，为开发者提供了一个强大的工具。

项目技术分析

fsmn-vad 的核心是 FSMN 模型，这种模型在语音识别领域表现优异。以下是项目的技术特点和优势：

1. 处理速度快：在 M1 Pro 芯片的 Mac 上，处理一个70秒的音频文件只需不到0.6秒，使用 ONNX 运行时，实时因子（RTF）可以加速到0.0077。
2. 轻量级设计：无需下载模型，直接从内存加载。ONNX 模型大小仅1.6M，不依赖 PyTorch、torchaudio 等库。
3. 通用性：fsmn VAD 经过中文语料库训练，并完成了抗噪声训练，能够在不同背景噪声和质量级别的音频中表现良好。
4. 灵活的采样率：支持16kHz采样率，计划支持8kHz。
5. 高准确度：项目持续更新中，准确度将会进一步提升。
6. 高度便携性：得益于 ONNX 丰富的生态系统，fsmn VAD 可在任何支持 ONNX 运行时的平台上运行。

项目及技术应用场景

fsmn-vad 的设计旨在满足多种场景下的语音活动检测需求，以下是一些典型的应用场景：

1. 实时通话：在实时通话应用中，fsmn-vad 可以快速识别通话双方的语音，从而优化语音传输和压缩。
2. 会议记录：在会议记录场景中，fsmn-vad 能够准确标记出参与者的语音段，便于后续的语音识别和文本整理。
3. 语音助手：智能语音助手在接收用户指令时，fsmn-vad 可以帮助过滤掉非语音部分，提高指令识别的准确性。
4. 音频编辑：在音频编辑过程中，fsmn-vad 可用于自动分割语音和静音部分，简化编辑流程。

项目特点

fsmn-vad 项目具有以下显著特点：

• 高性能：基于 FSMN 模型，提供高效的语音活动检测能力。
• 简洁易用：无需复杂的环境配置，简单几行代码即可实现语音检测功能。
• 扩展性强：支持多种采样率和不同的噪声环境，适用于多种应用场景。
• 开放源代码：遵循开源协议，便于开发者根据需求进行定制和优化。

总结来说，fsmn-vad 是一款具备高性能、轻量级、易用性和扩展性的企业级 VAD 开源项目。无论是实时通话、会议记录还是智能语音助手，fsmn-vad 都能够提供高效可靠的语音活动检测解决方案，是开发者和企业不可多得的技术利器。通过其优秀的性能和简洁的接口，fsmn-vad 必将在语音识别领域发挥重要作用，助力人工智能技术的进步。

fsmn-vad A enterprise-grade Voice Activity Detector from modelscope and funasr. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fs/fsmn-vad