webrtc vad小bug

最新推荐文章于 2025-09-28 10:05:07 发布
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#webrtc #vad

当channel设置为5且offset为80时，在执行smallest_values[j+1]操作时会出现数组越界的情况，到达了第97个元素位置。本文详细分析了此问题，并指出应将相关参数从16调整为15以避免越界。

当channel为5的时候offset为80，再进行下面的操作smallest_values[j + 1]将会越出数组的限界到”第97个“；应该将下图的16改为15
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low_value_vector数组定义如下：
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单独编译使用WebRTC的音频处理模块 - android
chinabinlang的专栏
12-11 1万+
单独编译使用WebRTC的音频处理模块 - android 原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://billhoo.blog.51cto.com/2337751/1213801 更新    【2014年5月14日】    昨天有幸在 Google 论坛里询问到 AECM 模块的延迟计算
WebRTC的语音活动检测（VAD）过程解析
FdviAutoit的博客
09-26 786
在WebRTC中，VAD被广泛应用于实时通信场景，用于识别语音通话中的活跃和非活跃部分。本文将详细解析WebRTC中VAD的过程，并提供相应的源代码示例。VAD是WebRTC中的一个重要组件，用于识别语音信号中的活跃片段，以便更高效地进行音频编解码和传输。在本示例中，我们将使用WebRTC的getUserMedia API。在实际应用中，VAD算法可能更复杂，使用更多的特征和机器学习技术来提高准确性。需要注意的是，本示例仅提供了VAD的基本概述和代码示例，并非完整的实现。
WebRTC录音
nuptxiaoli
05-18 1378
AudioDeviceLinuxPulse::RecThreadProcess AudioDeviceLinuxPulse::ProcessRecordedData AudioDeviceLinuxPulse::ReadRecordedData  // Provide data to VoiceEngine         if (ProcessRecordedData(_recBuf
webrtc中的vad检测
01-08
webrtc中的vad检测。 是从webrtc中把vad检测的代码给提取出来的，在vs2010下编译生成的，其中signal_process编成了静态库，在文件里面也包含。 webrtc vad检测
WebRTC 3A算法深度解析：回声消除、自动增益控制与噪声抑制技术详解
最新发布
qq_39267110的博客
09-28 1098
WebRTC（Web Real-Time Communication）作为现代实时通信的核心技术，其音频处理模块中的3A算法（AEC回声消除、AGC自动增益控制、ANS噪声抑制）是保证音频质量的关键技术。本文将深入分析WebRTC中3A算法的实现原理、处理流程、核心参数以及优化策略，结合实际代码和性能数据，为开发者提供全面的技术指南。WebRTC、3A算法、回声消除、自动增益控制、噪声抑制、音频处理、实时通信在实时音频通信中，音频质量直接影响用户体验。：消除扬声器播放声音被麦克风重新采集形成的回声。
Pycharm报错：Error while installing webrtcvad
qq_33472146的博客
07-04 1017
在使用pip命令pip install webrtcvad时报了这个错。 可能可以解决的方法：将pip升级到最新版本。 命令： pip show pip 查看pip版本 python -m pip install --upgrade pip 升级pip pip install +包名 安装包 ...
pip install webrtcvad报错
m0_53214661的博客
05-15 1400
环境：win10,anaconda，pycharm，pyinstall（打包） ###### 运行结果及报错内容 ![img](https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/732933795256133.png "#left") ###### 我的解答思路和尝试过的方法 改用命令：conda install webrtcvad 若还有问题跟着提示尝试解决，比如提示更新conda或者安装相关的包又或者让你去anaconda的官网搜索..
Windows平台webrtc vad库及测试程序发布
描述中还提到，虽然WebRTC的VAD功能很出名，但它本身存在一定bug。一些静音数据可能会被错误地识别为有声音的数据，导致VAD的效果不尽如人意。不过，可以通过程序上的调整来规避这个问题。这提醒开发者在使用这个库...
Jupyter远程服务器使用本地摄像头、WebRTC实现聊天室、实时视频处理
QixuanAIRobot的专栏
04-26 5246
Jupyter远程使用摄像头、WebRTC聊天室、实时视频处理 前言 使用ipywebrtc组件，获取本地视频流并传输到远程Jupyter服务器，由服务器处理过视频后再回传到本地，最后由ipywidgets.Image组件展示。 效果体验 建议使用Chrome浏览器 前往官方示例并启用摄像头，即可体现实际效果。 如果你想更深刻地体验示范代码，可以去Binder打开任意一个.ipynb文件，一...
vadDetectLib.zip
07-04
webrtc vad库鼎鼎大名，上传windows版本，vs2010可以编译，并带有测试程序，自己录制16000hz，16位 原始音频放进去就可以测试，webrtc vad本身有点bug，部分静音数据会当作有声音，可以通过程序上规避
Windows版基于WebRTC的高性能音视频引擎SDK源码
描述中明确指出，该版本是“新版”，意味着其基于最新版本的WebRTC核心库进行重构或升级，并修复了以往版本中存在的若干Bug，同时去除了此前可能存在的试用时间限制，使其成为一个可长期稳定使用的商业级或准商业级...
webrtc抽离vad算法+test demo
01-08
使用ubuntu环境编译 从webrtc中抽离vad代码 编译后生成libwebrtc_vad_my.so test目录下是测试demo 将长语音中得speech片段分割保存成wav文件，在较高信噪比得测试文件中断句效果良好
【音频去噪】使用VAD技术清理wav文件中的静音片段（python）
12-20
使用VAD技术清理wav文件中的静音片段介绍folder construction获取所有“说话人”名称创建目的文件夹（与说话人名称保持一直）**划重点**VAD处理部分分步执行导入库导入一个语音文件for循环 其中is_speech用来判断是否为静音部分~展示一下有用信息，并绘图拼接黄线部分，并且打印在cell中事先听一下~整体执行(批量处理)总结 介绍 VAD技术，全称为Voice Activity Detection。是去除噪音非常有效的技术。在本文中我将以一段比较笨拙的代码，讲述我是如何通过Python来实现批量处理wav文件中的静音，并且生成到新的文件夹内的。 优点：可以减少多余的语
解决安装webrtcvad出现错误的方法
热门推荐
Glimmer
05-23 1万+
今天有同学装不上webrtcvad，执行 pip installwebrtcvad 后在最后几行出现如下错误： building '_webrtcvad' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://...
【音频处理】之Python的webrtcvad
化甘
11-06 3144
文章目录ref代码及使用示例基于webrtc的vad做语音截取 ref 代码及使用示例 创建虚拟环境,并安装webrtcvad 代码: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021/10/26 上午9:57 # @Author : me # @File : test_webrtcvad.py # @Version : # @Software: PyCharm # @Description : 'This is ...' i
WebRTC语音对讲无声音
hdhhd的博客
07-12 2079
最近在搞Webrtc对讲的降噪和回音消除，找了代码然后改了非常多。。。。发现一个很无语的Bug：进入程序进行语音对讲，有偶发扬声器无法播放声音，但如果首先进行视频通话，再语音，刚正常。 刚开始怀疑是代码改了哪里改错了，查了很多资料，Webrtc输出的每行日志都排查了，还是不行，后来直接通过查看喇叭设置，发现那个setSpeakerphoneOn已被关闭了，真是Orz..... 然后直接在启动程序时，先检查下喇叭是否关了，如果关了就重新打开，下面附上打开和关闭的代码吧： 打开扬声器： //检查是否关闭
pip install paddlespeech -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装出错
m0_61729907的博客
06-03 950
!!!怎么解决呀！！！！！！求！！！！
unity webrtcvad
08-28
<think>我们正在处理一个关于在Unity中使用WebRTC VAD（语音活动检测）的查询。根据提供的引用，我们可以提取以下相关信息： 1. 引用[1]提到WebRTC for Unity软件包，允许开发者在Unity中使用WebRTC技术，并提供了文档指南。 2. 引用[2]详细介绍了WebRTC VAD的几个核心函数，包括创建实例、销毁实例、初始化、设置模式以及处理音频数据的方法。 3. 引用[3]是一个优快云的链接，标题为“WebRTC入门教程(三) | Android 端如何使用 WebRTC”，可能包含平台相关的使用信息。 4. 引用[4]提到WebRTC架构和一本入门书籍《WebRTC权威指南》。 5. 引用[5]是关于Unity云渲染搭建中WebRTC环境搭建的教程，提到了下载Web应用的过程。 用户的需求是在Unity中使用WebRTC VAD，包括实现方法、使用教程、示例代码等。 由于Unity中通常使用C#进行开发，而WebRTC VAD的底层可能是C/C++，因此我们需要考虑如何在Unity中调用这些原生函数。 根据引用[2]，WebRTC VAD的核心函数包括： - WebRtcVad_Create：创建VAD实例 - WebRtcVad_Free：销毁VAD实例 - WebRtcVad_Init：初始化VAD - WebRtcVad_set_mode：设置模式（0-3，模式越高越严格） - WebRtcVad_Process：处理音频数据，返回是否检测到语音（1为有语音，0为无语音，-1为错误） 在Unity中，我们可以通过以下步骤使用WebRTC VAD： 1. 获取WebRTC的Unity包：从官方或第三方资源获取WebRTC for Unity的插件。根据引用[1]，有一个WebRTC for Unity的软件包，我们可以从Unity Asset Store或GitHub上获取。 2. 导入插件：将WebRTC插件导入到Unity项目中。 3. 使用VAD功能：在C#脚本中调用WebRTC VAD的接口。 但是，需要注意的是，标准的WebRTC for Unity插件可能主要关注实时通信（RTC）功能，而VAD功能可能包含在WebRTC的音频处理模块中。因此，我们需要检查插件是否暴露了VAD的接口。 如果插件没有直接暴露VAD的C#接口，我们可能需要通过编写C#包装（wrapper）来调用底层的C++函数（在Unity中通常使用P/Invoke调用本地库）。 步骤： 1. 确保有WebRTC的本地库（例如dll、so或bundle文件）并放置在Unity项目的Plugins文件夹下。 2. 在C#脚本中声明外部函数，例如： ```csharp using System; using System.Runtime.InteropServices; public class WebRtcVad { [DllImport("webrtc_vad")] public static extern IntPtr WebRtcVad_Create(); [DllImport("webrtc_vad")] public static extern void WebRtcVad_Free(IntPtr handle); [DllImport("webrtc_vad")] public static extern int WebRtcVad_Init(IntPtr handle); [DllImport("webrtc_vad")] public static extern int WebRtcVad_set_mode(IntPtr handle, int mode); [DllImport("webrtc_vad")] public static extern int WebRtcVad_Process(IntPtr handle, int sampleRate, byte[] audioFrame, int frameLength); } ``` 注意：实际库名可能不是"webrtc_vad"，需要根据实际库文件命名。 3. 在Unity中，使用这些函数进行VAD检测。 示例代码（C#脚本）： ```csharp using UnityEngine; using System.Collections; public class VADDetector : MonoBehaviour { private IntPtr vadInstance; void Start() { // 创建VAD实例 vadInstance = WebRtcVad.WebRtcVad_Create(); // 初始化 int initResult = WebRtcVad.WebRtcVad_Init(vadInstance); if (initResult != 0) { Debug.LogError("VAD init failed."); return; } // 设置模式（0-3） int mode = 1; int setModeResult = WebRtcVad.WebRtcVad_set_mode(vadInstance, mode); if (setModeResult != 0) { Debug.LogError("Set mode failed."); } } // 假设我们有一帧音频数据（16kHz，16位单声道，帧长度为10ms，即160个样本，每个样本2字节，所以一帧320字节） public bool ProcessAudioFrame(byte[] frame) { // 注意：采样率必须是8000, 16000, 32000或48000，帧长度必须是10, 20, 30ms的整数倍 int result = WebRtcVad.WebRtcVad_Process(vadInstance, 16000, frame, frame.Length / 2); // 注意：第三个参数是样本数（每个样本2字节，所以帧长度除以2） if (result == 1) return true; // 有语音 else if (result == 0) return false; // 无语音 else { Debug.LogError("VAD process error: " + result); return false; } } void OnDestroy() { // 销毁VAD实例 if (vadInstance != IntPtr.Zero) { WebRtcVad.WebRtcVad_Free(vadInstance); vadInstance = IntPtr.Zero; } } } ``` 注意事项： - 音频数据格式：WebRTC VAD要求输入为16位PCM，单声道。采样率支持8000, 16000, 32000, 48000 Hz。 - 帧长度：必须是10ms, 20ms, 30ms的整数倍。例如，16000Hz采样率下，10ms帧就是160个样本（即320字节，因为每个样本2字节）。 - 在调用Process函数时，第三个参数是样本数（即字节数除以2），而不是字节数。但是根据WebRTC文档，函数的第三个参数应该是帧长度（以样本为单位），所以上面代码中我们传递的是frame.Length/2。 但是，请注意，在引用[2]中，函数`WebRtcVad_Process`的参数描述为“字节流”和“字节流长度”，这可能会引起混淆。实际上，在WebRTC的VAD源代码中，该函数的参数是： ```c int WebRtcVad_Process(VadInst* handle, int fs, const int16_t* audio_frame, size_t frame_length) ``` 其中，`audio_frame`是16位PCM数据（即每个样本2字节），`frame_length`是音频帧的样本数（不是字节数）。因此，在调用时，我们需要将字节数组转换为`short[]`，或者直接传递`short[]`数组。但是，在C#中，我们可以使用`byte[]`来存储这些数据，然后在调用时进行转换。不过，由于DllImport不支持直接传递`short[]`（因为C#的`short[]`与C的`int16_t*`对应），我们可以修改为传递`short[]`。 因此，我们可以修改外部函数声明： ```csharp [DllImport("webrtc_vad")] public static extern int WebRtcVad_Process(IntPtr handle, int sampleRate, short[] audioFrame, int frameLength); ``` 然后，在C#中，将音频数据转换为`short[]`数组。例如，如果我们从Unity的AudioClip获取数据，通常得到的是float数组，需要转换为short数组。 因此，修改后的示例代码： ```csharp public bool ProcessAudioFrame(short[] frame) // 帧是short数组，每个元素是一个16位样本 { int result = WebRtcVad.WebRtcVad_Process(vadInstance, 16000, frame, frame.Length); // ... 同上 } ``` 如果原始数据是byte数组（如从网络接收），则需要将byte数组转换为short数组。例如： ```csharp byte[] byteData = ...; // 从某处获取 // 将byte数组转换为short数组（小端序，因为x86和ARM都是小端序） short[] shortData = new short[byteData.Length / 2]; Buffer.BlockCopy(byteData, 0, shortData, 0, byteData.Length); ``` 关于在Unity中获取音频数据，可以使用`OnAudioFilterRead`回调，该回调提供float数组的音频数据。我们需要将其转换为16位PCM的short数组。 在`OnAudioFilterRead`中： ```csharp void OnAudioFilterRead(float[] data, int channels) { // 将float数组转换为short数组 short[] intData = new short[data.Length]; for (int i = 0; i < data.Length; i++) { intData[i] = (short)(data[i] * short.MaxValue); } // 注意：由于可能是多声道，但VAD需要单声道，如果是多声道，需要转换为单声道 // 这里假设我们只处理单声道，或者将多声道混合成单声道 if (channels > 1) { // 简化处理：只取第一个声道 // 或者将多声道混合 // 这里我们只取第一个声道（假设每个样本的声道是交错的） short[] monoData = new short[data.Length / channels]; for (int i = 0; i < monoData.Length; i++) { monoData[i] = intData[i * channels]; } // 使用monoData进行处理 bool hasSpeech = ProcessAudioFrame(monoData); } else { bool hasSpeech = ProcessAudioFrame(intData); } } ``` 但是，注意`OnAudioFilterRead`的调用频率和帧长度可能不符合VAD的要求（10ms, 20ms, 30ms）。因此，我们需要确保每次调用时，音频帧的长度是VAD所支持的。这可能需要我们调整Unity的音频设置，或者自己进行缓冲。 例如，在16000Hz采样率下，10ms帧就是160个样本。如果`OnAudioFilterRead`提供的样本数不是160的整数倍，我们需要进行缓冲。 另一种方法是使用Unity的`Microphone`类获取音频流，然后自己分割成固定长度的帧。 关于教程和资料： - 引用[1]提供的WebRTC for Unity软件包文档是首要参考资料。 - 引用[3]的优快云教程可能包含Android平台的使用，但Unity是跨平台的，所以需要区分平台。 - 引用[4]的书籍《WebRTC权威指南》可以帮助理解WebRTC的基本原理。 此外，WebRTC官方文档和GitHub仓库也是重要的资源。 由于WebRTC for Unity插件可能已经封装了音频处理功能，建议先检查插件中是否已有VAD的封装。如果没有，再考虑自己封装。 总结步骤： 1. 获取WebRTC for Unity插件并导入项目。 2. 检查插件是否包含VAD接口。如果包含，直接使用。 3. 如果不包含，则编写C#包装代码调用WebRTC VAD的本地库（需要获取或编译WebRTC VAD的本地库）。 4. 在Unity中获取音频数据，转换为VAD需要的格式（16位PCM，单声道，指定采样率）。 5. 调用VAD处理函数并获取结果。 相关问题： 1. 在Unity中使用WebRTC VAD时，如何处理多声道音频？ 2. WebRTC VAD支持哪些采样率和帧长度？ 3. 如何在不同平台（Windows、Android、iOS）上编译WebRTC VAD的本地库？</think>### Unity中使用WebRTC VAD的方法 在Unity中使用WebRTC的语音活动检测（VAD）功能，主要通过调用WebRTC原生库的API实现。以下是关键步骤和实现方法： #### 1. **环境准备** - 安装WebRTC for Unity软件包（官方或第三方实现） - 确保项目支持原生插件交互（Windows/Linux需`.dll`/`.so`，iOS需`.framework`，Android需`.aar`） - 引用WebRTC VAD头文件（通常包含在`webrtc/`目录中） #### 2. **核心API调用流程** 根据引用[2]提供的VAD接口，实现流程如下： ```csharp using System; using System.Runtime.InteropServices; public class WebRtcVadWrapper { // 导入原生库函数 [DllImport("webrtc_vad")] private static extern IntPtr WebRtcVad_Create(); [DllImport("webrtc_vad")] private static extern int WebRtcVad_Init(IntPtr vadInst); [DllImport("webrtc_vad")] private static extern int WebRtcVad_set_mode(IntPtr vadInst, int mode); [DllImport("webrtc_vad")] private static extern int WebRtcVad_Process( IntPtr vadInst, int fs, byte[] audio_frame, int frame_length ); [DllImport("webrtc_vad")] private static extern void WebRtcVad_Free(IntPtr vadInst); private IntPtr _vadInstance; public void Initialize() { _vadInstance = WebRtcVad_Create(); WebRtcVad_Init(_vadInstance); WebRtcVad_set_mode(_vadInstance, 1); // 设置检测模式(0-3) } public bool DetectVoice(byte[] audioData, int sampleRate) { // 帧长度需满足WebRtcVad_ValidRateAndFrameLength要求 int result = WebRtcVad_Process( _vadInstance, sampleRate, // 采样率(8000/16000/32000/48000) audioData, // PCM音频数据 audioData.Length / 2 // 样本数(16位PCM) ); return result == 1; // 1=有语音, 0=无语音, -1=错误 } public void Release() { WebRtcVad_Free(_vadInstance); } } ``` #### 3. **Unity音频处理** ```csharp public class VadController : MonoBehaviour { private WebRtcVadWrapper _vad; private AudioClip _microphoneClip; void Start() { _vad = new WebRtcVadWrapper(); _vad.Initialize(); // 获取麦克风输入 _microphoneClip = Microphone.Start(null, true, 1, 16000); } void Update() { // 提取最新10ms音频(16000Hz时160样本) float[] samples = new float[160]; int position = Microphone.GetPosition(null); _microphoneClip.GetData(samples, position - 160); // 转换为16位PCM byte[] pcmData = ConvertToPcm16(samples); // VAD检测 bool isSpeech = _vad.DetectVoice(pcmData, 16000); Debug.Log(isSpeech ? "检测到语音" : "静音"); } private byte[] ConvertToPcm16(float[] samples) { byte[] pcm = new byte[samples.Length * 2]; for (int i = 0; i < samples.Length; i++) { short value = (short)(samples[i] * short.MaxValue); pcm[i * 2] = (byte)(value & 0xFF); pcm[i * 2 + 1] = (byte)((value >> 8) & 0xFF); } return pcm; } void OnDestroy() { _vad.Release(); Microphone.End(null); } } ``` #### 4. **关键参数说明** - **采样率**：支持8000/16000/32000/48000 Hz - **帧长度**：需满足`10ms/20ms/30ms`倍数（16000Hz时160/320/480样本） - **检测模式**： - `0`：最宽松（适合高噪声环境） - `3`：最严格（适合安静环境） - **音频格式**：16位单声道PCM ### 相关资源 1. **官方文档** WebRTC for Unity软件包提供的[集成指南](https://github.com/Unity-Technologies/com.unity.webrtc)包含VAD使用示例[^1]。 2. **跨平台实现** Unity-RenderStreaming项目中的[VAD实现案例](https://github.com/Unity-Technologies/UnityRenderStreaming/tree/release/3.1)（需注意平台兼容性）[^5]。 3. **原生API详解** WebRTC官方[VAD接口文档](https://webrtc.googlesource.com/src/+/refs/heads/master/common_audio/vad/include/webrtc_vad.h)说明各参数含义[^2]。 4. **性能优化** 《WebRTC权威指南》第7章详细讲解VAD算法原理和优化策略（ISBN: 978-7-115-48434-7）[^4]。 ---
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