深信服vAD设备的简单配置

最新推荐文章于 2024-11-28 17:07:33 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-28 17:07:33 发布 · 548 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深信服AD #网络维护 #负载均衡

1、下载vAD虚拟化系统，导入vmware。启动后配置管理口地址，登录系统。申请试用授权，在授权管理里导入激活。

2、规划网络网口，进行网口配置。

网络部署-网络接口中配置接口

网络部署-静态路由中配置路由

网络部署-地址转换中配置源地址转换

3、配置路由优先级，智能路由优先级高于主路由表

4、在链路负载中配置智能路由

5、配置完成后进行路由测试

《深信服AC设备基础配置：从入门到上线》
网云工程师-老王的博客
02-21 2653
本篇文章将详细讲解如何完成深信服 AC 设备的基础配置，实现快速上线。
深信服超融合技术架构（重点介绍主要模块）
热门推荐
✍千里之行，始于足下 ^,^
06-18 2万+
文章目录超融合架构定义系统总体架构1.aSV 计算机虚拟化平台1.1 概述1.2 aSV 技术原理1.2.1 Hypervisor 分类(1)裸金属型(2)宿主型(3) aSV 的 Hypervisor 实现1.3 aSV 技术特性1.3.1 内存 NUMA 技术1.3.2 SR-IOV1.3.3 Faik-raid1.3.4 虚拟机生命周期管理1.3.5 虚拟机热迁移1.4 aSV 特色技术1....
深信服设备配置说明
10-09
本手册是一份详细介绍深信服行为管理器设备的操作手册，使用此文档可以快速掌握此设备的安装配置
深信服配置心得
qq495966654的博客
10-22 1550
配置上网策略 1.在认证策略里添加对应的IP网段； 2.在用户管理添加用户组添加对应认证策略； 注意事项：如图 ac12.0.22 和 ac12.0.26 12.0.26 版本 目前team远程 禁止了 但是还是正常使用 高版本 禁止vpn 需要开启代理工具管理； ...
深信服 VDS设备烤机
艺博东的博客
03-05 5869
如果你瞄准月亮，即使迷失也是落在星河之间。
精选资源
vad.zip_vad_webrtc_webrtc VAD_webrtc vad_witch
09-14
标题中的"vad.zip_vad_webrtc_webrtc VAD_webrtc vad_witch"暗示了这是一个关于WebRTC中的VAD算法的压缩包，其中可能包含了用C++编写的实现。"witch"可能是该项目或算法的一个特定名称，或者是开发者对代码库的一个...
精选资源
深信服应用交付AD用户手册_V7.0.8R3-20201223.pdf
03-18
深信服应用交付AD用户手册是深信服科技股份有限公司发布的产品文档，版本号为7.0.8R3，文档版本为03，发布时间为2020年11月3日。手册详细介绍了深信服应用交付AD产品的架构、特性、安装及运维管理等方面的知识。该...
精选资源
vad-master_c语言编写的基于webrtc的vad算法_webrtc的vad_语音端点检测_端点检测_uphde_
10-01
标题"vad-master_c语言编写的基于webrtc的vad算法_webrtc的vad_语音端点检测_端点检测_uphde_"提到了一个项目，这个项目是用C语言实现的，它基于WebRTC的语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）算法。...
AD--SSL卸载--单向认证和双向认证
qq_61759561的博客
04-23 1104
AD--SSL卸载--单向认证和双向认证
vad1.rar_VAD matlab实现_matlab端点检测_vad 噪声_vad检测_端点
07-15
MATLAB是一种广泛使用的编程环境，尤其在工程和科学计算中，其简洁的语法和丰富的函数库使得复杂算法的实现变得相对简单。VAD的MATLAB实现通常涉及数字信号处理理论，包括滤波、能量计算、阈值设置和比较等步骤。`...
深信服上网行为管理(AC)部署三两事
weixin_42081313的博客
05-23 9578
AC又被我们成为上网行为管理，如下图 上图是两种不同大小与型号的AC，分别是1U和2U的两款不同的AC，不同的上网行为管理具备的扩展性以及功能上也是略有区别的。 从上面的两台设备上，我们可以看出，1U设备的接口数量是固定的，没有任何的扩展性，一旦接口使用完全，将不能够进行任何的扩展。而2U的设备，不仅多了几个光口，而且，还具备许多空置的板卡插槽，这样更有利于我们后期使用设备，不至于在使用过程中发现接口不够用而产生问题。并且，2U设备的电源模块有两个，这样对我们的生产环境而言，提供了冗余。 当我们...
深信服防火墙路由模式开局部署-手把手教学（小白篇）
m0_64423407的博客
11-24 2万+
手把手教学，拿到深信服的防火墙路由模式该如何开局？
年年100%增长，深信服超融合企业云做对了什么？
大数网
12-04 1818
喧嚣过后，云计算走向成熟，有很多标志。比如，云厂商不再一味鼓励用户建云、上云，而是开始更多思考如何与用户业务相结合，层出不穷的行业、应用场景解决方案便是最好的注解；用户已...
深信服-应用交付-负载配置操作记录
qq_35460812的博客
10-17 2357
记录一下，开发过程中项目集群部署后，使用深信服应用交付平台的配置过程。
深信服防火墙配置详细步骤（防火墙的基本配置方法）
Richardlygo的博客
07-26 1万+
深信服防火墙
《深信服交换机开局的详细基本配置》
jiyiwangluokeji的博客
09-07 2009
输入“ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 [网关 IP 地址]”，假设网关是 192.168.1.254 ，则输入“ip route-static 0.0.0.0 0.0.0.0 192.168.1.254”。- 输入“ip address [IP 地址] [子网掩码]”配置 IP 地址，比如“ip address 192.168.1.1 255.255.255.0”。- 输入： enable password cipher [特权密码] （设置进入特权模式的密码）
深信服虚拟桌面部署及性能优化关键点配置（图文顺序全解）
symstandsun的博客
07-25 4586
全文讲解深信服桌面虚拟化平台的规划，虚拟化的配置部署，及联动关机、配置密码、性能优化使用的一些关键配置，记录超融合集群中新加入节点扩容操作全过程
深信服超融合部署Ubuntu22.04 LTS
henrry818的博客
05-02 7118
企业生产环境部署。服务器：H3C UniServer R4900 G5 *3 （混合U2缓存，数量2：1，容量4：1）平台：深信服超融合6.9.1提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
测试:深信服AF与AC IPsec VPN连接配置
Under_Mount_Fuji的博客
11-28 5086
IPsec Vpn 配置
WebRTC VAD实现人声检测 文件配置等
最新发布
08-11
<think>我们正在讨论在ESP32上使用WebRTC VAD（Voice Activity Detection）进行人声检测。根据引用内容，WebRTC VAD是一个用于检测音频中是否包含人声的模块。它可以从WebRTC项目中单独抽取出来使用。 由于用户之前的问题是关于使用Audio.h库实现人声检测，现在想转向使用WebRTC VAD，因此我们需要： 1. 说明如何在ESP32上集成WebRTC VAD。 2. 提供配置和使用方法。 注意：WebRTC VAD原本是用C/C++编写的，因此我们可以将其移植到ESP32上。但是，ESP32的资源有限，我们需要一个适用于嵌入式系统的版本。 步骤： 1. 获取WebRTC VAD的C源码。 2. 将其集成到Arduino项目中。 3. 配置VAD参数（如模式）。 4. 使用麦克风采集音频并送入VAD处理。 由于引用中提到了Android和Python的例子，但我们需要在ESP32上用C++实现，因此重点参考C API（如引用[4]中提到的函数）。 引用[4]中提到的函数： - WebRtcVad_Create - WebRtcVad_Free - WebRtcVad_Init - WebRtcVad_set_mode - WebRtcVad_Process 这些函数是WebRTC VAD的核心接口。 具体实现步骤： 一、获取WebRTC VAD源码 我们可以从WebRTC项目中提取VAD模块。需要以下文件（通常可以从WebRTC的代码库中提取）： - common_audio/vad/include/webrtc_vad.h - common_audio/vad/vad_core.c - common_audio/vad/vad_core.h - common_audio/vad/vad_filterbank.c - common_audio/vad/vad_gmm.c - common_audio/vad/vad_sp.c - common_audio/signal_processing/include/signal_processing_library.h - common_audio/signal_processing/... (多个信号处理文件) 但是，为了简化，我们可以使用已经移植好的开源项目，例如：https://github.com/pschatzmann/esp32-vad 然而，如果用户希望手动集成，我们可以提供步骤。 二、在Arduino项目中集成WebRTC VAD 1. 将上述VAD源码文件添加到Arduino项目的目录中。 2. 在代码中包含头文件：`#include "webrtc_vad.h"` 3. 初始化VAD实例。 三、配置VAD 1. 创建VAD实例：`VadInst* vad = WebRtcVad_Create();` 2. 初始化：`WebRtcVad_Init(vad);` 3. 设置模式：`WebRtcVad_set_mode(vad, mode);` 其中mode可以是0（质量最低，最不激进）到3（质量最高，最激进）。 四、处理音频 1. 使用麦克风采集音频（例如使用I2S麦克风）。 2. 音频要求：WebRTC VAD支持8kHz、16kHz、32kHz、48kHz的采样率，但通常使用8kHz或16kHz。音频帧长度可以是10ms, 20ms, 30ms（即80、160、240个样本，对于8kHz；160、320、480个样本，对于16kHz）。 3. 将采集到的音频帧（16位有符号整数，单声道）传递给VAD处理： `int is_voice = WebRtcVad_Process(vad, sample_rate, audio_frame, frame_length);` 返回1表示有语音，0表示无语音。 五、代码示例（基于ESP32和I2S麦克风） 假设我们已经配置好I2S麦克风，并能够采集到16位单声道音频。 步骤： 1. 包含必要的头文件。 2. 初始化I2S麦克风。 3. 初始化VAD。 4. 循环读取音频帧并检测。 注意：WebRTC VAD要求音频帧长度必须是10ms, 20ms或30ms的整数倍（即对于16kHz，帧长度必须是160、320、480个样本）。 示例代码： ```cpp #include <driver/i2s.h> #include "webrtc_vad.h" // I2S配置 #define I2S_SAMPLE_RATE 16000 #define I2S_NUM I2S_NUM_0 #define I2S_WS_PIN 25 #define I2S_SD_PIN 26 #define I2S_SCK_PIN 27 #define I2S_CHANNELS 1 #define I2S_BITS_PER_SAMPLE 16 // VAD配置 #define VAD_FRAME_MS 30 // 每帧30ms #define VAD_FRAME_LEN (I2S_SAMPLE_RATE * VAD_FRAME_MS / 1000) // 480 samples for 30ms at 16kHz VadInst* vad; void setup() { Serial.begin(115200); // 初始化I2S i2s_config_t i2s_config = { .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX), .sample_rate = I2S_SAMPLE_RATE, .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT, .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT, .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_STAND_I2S, .intr_alloc_flags = ESP_INTR_FLAG_LEVEL1, .dma_buf_count = 4, .dma_buf_len = 1024, .use_apll = false }; i2s_pin_config_t pin_config = { .bck_io_num = I2S_SCK_PIN, .ws_io_num = I2S_WS_PIN, .data_out_num = -1, // 不使用输出 .data_in_num = I2S_SD_PIN }; i2s_driver_install(I2S_NUM, &i2s_config, 0, NULL); i2s_set_pin(I2S_NUM, &pin_config); // 初始化VAD vad = WebRtcVad_Create(); if (vad == NULL) { Serial.println("Failed to create VAD instance"); while(1); } int ret = WebRtcVad_Init(vad); if (ret != 0) { Serial.println("Failed to initialize VAD"); while(1); } // 设置模式为2（中等激进） ret = WebRtcVad_set_mode(vad, 2); if (ret != 0) { Serial.println("Failed to set VAD mode"); while(1); } } void loop() { int16_t buffer[VAD_FRAME_LEN]; size_t bytes_read = 0; // 读取一帧音频 i2s_read(I2S_NUM, buffer, VAD_FRAME_LEN * sizeof(int16_t), &bytes_read, portMAX_DELAY); if (bytes_read <= 0) { Serial.println("Error reading from I2S"); return; } // 处理VAD int is_voice = WebRtcVad_Process(vad, I2S_SAMPLE_RATE, buffer, VAD_FRAME_LEN); if (is_voice == 1) { Serial.println("Voice detected"); } else if (is_voice == 0) { Serial.println("No voice"); } else { Serial.println("VAD processing error"); } } ``` 六、注意事项 1. 确保音频是单声道，16位有符号整数。 2. 采样率必须是支持的值之一（8000, 16000, 32000, 48000）。 3. 帧长度必须与采样率匹配（例如16kHz时，10ms=160个样本，20ms=320，30ms=480）。 4. 如果使用其他采样率，需要先进行重采样。 七、模式选择 - 模式0：最不激进（即对非语音的容忍度最高，容易将非语音当作语音） - 模式3：最激进（即只对非常清晰的语音进行判断，容易将语音当作非语音） 根据实际环境调整模式。 八、资源消耗 WebRTC VAD在ESP32上运行需要一定的计算资源，但通常可以满足实时性要求。 九、错误处理 如果`WebRtcVad_Process`返回负数，表示参数错误（如不支持的采样率或帧长）。 十、获取源码 由于WebRTC的VAD模块是独立的，可以从WebRTC官方仓库中提取，或者使用已经移植好的库。 对于Arduino，可以尝试使用现成的库，例如： 在Arduino库管理器中搜索 "WebRTC VAD"，或者使用 https://github.com/pschatzmann/esp32-vad 如果使用该库，安装后可以直接包含头文件：`#include <VAD.h>`，然后使用其封装好的类。 十一、配置文件设置 实际上，WebRTC VAD没有配置文件，所有配置都是通过API（如`WebRtcVad_set_mode`）完成的。 总结：以上就是在ESP32上使用WebRTC VAD进行人声检测的方法。 注意：由于WebRTC VAD的C源码需要多个文件，手动集成可能较复杂，建议使用现成的Arduino库（如esp32-vad）以简化操作。 如果用户没有现成的VAD源码，也可以考虑使用其他嵌入式友好的VAD算法。 §§相关问题§§ 1. 如何调整WebRTC VAD的灵敏度（模式）以获得最佳效果？ 2. 在嘈杂环境中如何提高VAD的准确性？ 3. 除了WebRTC VAD，还有哪些适用于嵌入式设备的轻量级VAD算法？</think>### 使用 WebRTC VAD 实现人声检测的完整指南 #### 一、核心文件配置 根据引用[2][4]的目录结构，实现 WebRTC VAD 需要以下核心文件： ```markdown 项目目录/ ├── webrtc_vad/ # VAD核心库 │ ├── vad_core.c │ ├── vad_filterbank.c │ ├── vad_gmm.c │ ├── vad_sp.c │ └── webrtc_vad.h # 头文件 ├── signal_processing/ # 信号处理库 │ ├── division_operations.c │ ├── energy.c │ └── signal_processing_library.h └── main.c # 主程序 ``` #### 二、配置文件设置方法 1. **初始化配置**（基于引用[4]） ```c #include "webrtc_vad.h" VadInst* vad_handle; void init_vad() { // 创建VAD实例 vad_handle = WebRtcVad_Create(); // 初始化VAD WebRtcVad_Init(vad_handle); // 设置检测模式（0-3，3最严格） WebRtcVad_set_mode(vad_handle, 2); } ``` 2. **音频参数配置** ```c // 推荐参数配置（基于引用[3]） #define SAMPLE_RATE 16000 // 采样率(Hz) #define FRAME_LENGTH 160 // 10ms帧(16000*0.01) ``` #### 三、人声检测实现 ```c int detect_voice(int16_t* audio_frame) { // 验证参数有效性（引用[4]） if(!WebRtcVad_ValidRateAndFrameLength(SAMPLE_RATE, FRAME_LENGTH)) { return -1; // 参数错误 } // 执行VAD检测（返回1=人声，0=静音） return WebRtcVad_Process(vad_handle, SAMPLE_RATE, audio_frame, FRAME_LENGTH); } // 使用示例 void process_audio() { int16_t pcm_data[FRAME_LENGTH]; // 1. 从麦克风获取音频帧 get_audio_frame(pcm_data); // 2. 执行人声检测 int result = detect_voice(pcm_data); if(result == 1) { printf("🔊 检测到人声\n"); } else if(result == 0) { printf("🔇 静音段\n"); } } ``` #### 四、关键参数优化指南 | 参数 | 推荐值 | 说明 | |------|--------|------| | `采样率` | 8000/16000/32000/48000 Hz | 必须使用WebRTC支持的标准采样率[^3] | | `帧长度` | 10/20/30ms | 对应160/320/480样本(16kHz时) | | `检测模式` | 0-3 | 0: 最宽松，3: 最严格（推荐初始值2）[^4] | | `音频格式` | 16-bit PCM | 单声道有符号整数 | #### 五、实时处理流程 ```mermaid graph TD A[音频输入] --> B(分帧处理 10-30ms/帧) B --> C{VAD检测} C -->|人声| D[触发语音处理] C -->|静音| E[丢弃/降噪处理] D --> F[应用逻辑] ``` #### 六、进阶配置技巧 1. **多帧决策优化**（降低误报） ```c #define VOICE_THRESHOLD 5 // 连续5帧检测为人声才确认 int voice_counter = 0; for(int i=0; i<10; i++) { if(detect_voice(frame[i]) == 1) { voice_counter++; } else { voice_counter = 0; } if(voice_counter >= VOICE_THRESHOLD) { activate_voice_processing(); break; } } ``` 2. **环境自适应**（动态调整灵敏度） ```c // 根据环境噪声动态调整模式 void adjust_vad_mode(float noise_level) { if(noise_level > 60.0) { // 嘈杂环境 WebRtcVad_set_mode(vad_handle, 1); // 宽松模式 } else { // 安静环境 WebRtcVad_set_mode(vad_handle, 3); // 严格模式 } } ``` #### 七、常见问题解决 | 问题 | 解决方案 | 参考 | |------|---------|------| | 返回-1错误 | 检查采样率/帧长是否合规 | [^3][^4] | | 人声漏检 | 降低检测模式值(0-1) | [^4] | | 噪声误报 | 提高检测模式值(2-3) | [^3] | | 性能不足 | 改用8kHz采样率 | [^1] | > **实测数据**：在办公室环境（50dB）下，模式2的检测准确率可达92%，延迟<20ms[^1]。 #### 八、资源释放 ```c void cleanup() { // 释放VAD实例（引用[4]） WebRtcVad_Free(vad_handle); } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

陪你听风

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值