在现代语音处理领域，语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）是一个关键技术，广泛应用于语音识别、语音编码和语音增强等任务。随着深度学习的快速发展，传统的VAD方法逐渐被更为先进的模型所取代。本文将深入探讨FSMN-Monophone VAD模型的原理、优势及其实际应用案例，帮助读者更好地理解这一前沿技术。 一、什么是FSMN-Monophone VAD？ FS

vad检测没人说话超过2秒就自动停止录制并保存前面有人说话的音频文件 pip install webrtcvad 代码： import pyaudioimport waveimport timeimport webrtcvadCHUNK = 320 # 20ms 的语音帧FORMAT = pyaudio.paInt16CHANNELS = 1RATE = 16000WA

目录 问题描述： 解决顺序： 问题描述： 这个问题是在使用百度语音识别时出现的问题，当一切都配置好之后，启动程序，点击录音，发现程序并没有执行onEvent方法，直接闪退了，当断点调试时发现程序并没有进入onEvent方法，抛出异常{"sn":"","error":3,"desc":"VAD is not available","sub_error":3100}，情况见下图： 解

我的书： 淘宝购买链接 当当购买链接 京东购买链接 VAD广泛应用于语音编码（网络/无线/有线传输），说话认识和语音识别（ASR，基于机器学习的方法，也是经过VAD标注后的语音数据用于训练的，准确标注真实场景的带噪语音比较重要）。VAD的准确对前端算法也是比较关键的，这里所说的是语音/非语音（非语音/静音）检测，一个VAD系统通常包括两个部分，特征提取和语音/非语音判决；常用的特征提取可以分为

能量 短时过零率 自相关 pitch G.729B AMR opt 1/2 深度学习 bDNN 基于听觉机制 Method Feature Concept Work Environment G.729B VAD [6, 24] linear spectrum frequency, zero crossing rate, full band signal energy,

麦克风的采样率是16000，代表一秒钟采集16000个数据点 我们每次拿1024个采样点作为一个buffer，buffer是一个b''类型，也就是字节类型。 这一个buffer的长度不一定是1024，取决于每个采样点的采样点的位深度，如果音频数据是 16 位（2 字节）的采样，那么 buffer 将包含 1024 个采样点，每个采样点占用 2 个字节，因此 buffer 的总长度将是 204

安装Cygwin和打开 Windows 安装 cygwin，及cygwin 中 下载cmake make gcc g++等编译软件 安装后，打开cygwin软件，进入相应目录E:\Program_Files\Cygwin\home\ASUS\speech-vad-demo 其中，E:\Program_Files\Cygwin是我安装Cygwin的位置，ASUS是我主机名称，speech-vad-

语音激活检测（Voice Activity Detection, VAD）:也称为端点检测，目的就是要找到音频信号的开始和结束位置。 时域方法： 音量：只用音量来进行端点检测，是最简单的方法，但是会对清音造成误判。音量和过零率：以音量为主，过零率为辅，可以对清音进行较准确的检测。 这里介绍第二种方法，结合音量和过零率的语音激活检测方法：  以高阈值tu为标准，决定端点，作为初始端点；将端点