Android VAD 项目安装和配置指南

苏葵毅Bess

于 2024-10-18 12:44:10 发布

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Android VAD 项目安装和配置指南

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

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Android VAD 是一个用于 Android 平台的语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）库。该项目旨在实时处理音频数据，识别音频样本中是否包含人类语音。VAD 功能在离线状态下运行，所有处理任务都在移动设备上直接执行。

该项目主要使用 Java 和 Kotlin 作为编程语言，适合 Android 开发者使用。

2. 项目使用的关键技术和框架

Android VAD 项目使用了以下关键技术和框架：

WebRTC VAD: 基于高斯混合模型（GMM），具有出色的速度和区分噪声与静音的能力。
Silero VAD: 基于深度神经网络（DNN），使用 ONNX Runtime Mobile 执行，提供高精度和接近 WebRTC VAD 的处理速度。
Yamnet VAD: 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 运行时执行，能够预测 521 种音频事件类别。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

安装 Android Studio: 确保你已经安装了最新版本的 Android Studio。
配置 Android SDK: 确保你的 Android SDK 已经正确配置，并且你已经安装了所需的 SDK 版本。
安装 Git: 确保你已经安装了 Git，用于克隆项目仓库。

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

打开终端或命令提示符，运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/gkonovalov/android-vad.git

步骤 2: 打开项目

启动 Android Studio。
选择 "Open an existing Android Studio project"。
导航到你克隆项目的目录，选择 android-vad 文件夹，然后点击 "OK"。

步骤 3: 配置项目依赖

打开 build.gradle 文件（项目级别的），确保所有依赖项都已正确配置。
同步项目：点击 Android Studio 右上角的 "Sync Project with Gradle Files" 按钮。

步骤 4: 运行项目

连接你的 Android 设备或启动模拟器。
在 Android Studio 中，点击 "Run" 按钮（绿色三角形）。
选择你的设备或模拟器，然后点击 "OK"。

步骤 5: 配置 VAD 模型

打开项目中的 MainActivity.java 或 MainActivity.kt 文件。
根据你的需求配置 VAD 模型参数，例如采样率、帧大小、模式等。
运行项目，查看 VAD 模型的输出。

示例配置

以下是一个简单的配置示例，使用 WebRTC VAD 模型：

VadWebRTC vad = Vad.builder()
    .setSampleRate(SampleRate.SAMPLE_RATE_16K)
    .setFrameSize(FrameSize.FRAME_SIZE_320)
    .setMode(Mode.VERY_AGGRESSIVE)
    .setSilenceDurationMs(300)
    .setSpeechDurationMs(50)
    .build();

boolean isSpeech = vad.isSpeech(audioData);
vad.close();