【亲测免费】 Android VAD 项目推荐

Android VAD 项目推荐

【免费下载链接】android-vad Android Voice Activity Detection (VAD) library. Supports WebRTC VAD GMM, Silero VAD DNN, Yamnet VAD DNN models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/android-vad

项目基础介绍和主要编程语言

Android VAD 是一个专注于语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）的开源项目，旨在为 Android 平台提供高效的音频处理和语音识别功能。该项目主要使用 Java 和 Kotlin 作为编程语言，充分利用了 Android 平台的特性，确保在移动设备上实现高效的音频处理。

项目核心功能

Android VAD 项目提供了三种不同的语音活动检测模型：

1. WebRTC VAD：基于高斯混合模型（GMM），以其出色的速度和有效区分噪声与静音的能力而闻名。尽管在区分语音和背景噪声方面可能精度较低，但在需要快速处理和小型库的场景中非常有用。

2. Silero VAD：基于深度神经网络（DNN），使用 ONNX Runtime Mobile 进行执行。它提供了极高的精度，并且在处理时间上接近 WebRTC VAD，适用于对精度要求较高的场景。

3. Yamnet VAD：同样基于深度神经网络（DNN），采用 Mobilenet_v1 深度可分离卷积架构，使用 Tensorflow Lite 运行时。Yamnet VAD 能够预测 521 种音频事件类别，适用于需要广泛音频分类的场景。

项目最近更新的功能

最近，Android VAD 项目在以下几个方面进行了更新：

1. 优化了 WebRTC VAD 的参数设置：提供了更详细的参数推荐，包括采样率、帧大小和模式等，以提高语音检测的准确性和效率。

2. 增强了 Silero VAD 的性能：通过优化模型加载和执行过程，进一步缩短了处理时间，同时保持了高精度。

3. 扩展了 Yamnet VAD 的音频分类功能：新增了对更多音频事件类别的支持，使得 Yamnet VAD 在音频分类任务中更加全面和准确。

这些更新使得 Android VAD 项目在语音活动检测和音频处理方面更加强大和灵活，能够满足更多实际应用场景的需求。

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