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主要参考资料：
在电脑上如何实现AEC回声消除，做个播放时，可以通过说话打断: https://blog.csdn.net/qq_41126242/article/details/145799439
目录
- Silero VAD
- 1.核心优势
- 2.安装与依赖
- 3.核心功能
- 4. 基础使用
- 5. 高级功能
- 6. 与 WebRTC VAD 的对比
Silero VAD
Silero VAD 是 Silero 语音模型系列中的语音活动检测（VAD）工具，基于深度学习实现，相比传统 VAD（如 WebRTC VAD），它在复杂噪声环境下的检测效果更好，且支持更灵活的输入格式。
1.核心优势
- 基于深度学习：适应复杂噪声环境，检测更精准。
- 灵活输入：支持任意采样率（自动重采样）和音频长度。
- 多语言支持：适用于多种语言的语音检测。
- 轻量高效：模型文件小（约 1MB），适合实时场景。
2.安装与依赖
（1）安装
pip install -q torch torchaudio # 需先安装 PyTorch
pip install -q silero-vad
（2）依赖
Python 3.7+
PyTorch 1.10+
TorchAudio 0.10+
3.核心功能
(1) 语音段检测
输入音频波形，返回语音段的起止时间（单位：毫秒）。
(2) 实时语音检测
支持流式音频输入，逐帧判断是否包含语音。
4. 基础使用
(1) 加载模型
import torch
from silero_vad import utils, Vad# 加载模型
model, utils = torch.hub.load(repo_or_dir='snakers4/silero-vad',model='silero_vad',force_reload=True # 强制更新模型
)# 工具函数
(get_speech_timestamps, _, read_audio, *_) = utils
（2）检测语音段
# 读取音频（自动处理格式）
audio = read_audio('audio.wav', sampling_rate=16000) # 支持任意采样率# 检测语音段
speech_timestamps = get_speech_timestamps(audio, model, threshold=0.5, # 置信度阈值（0~1，越高越严格）sampling_rate=16000
)print("检测到的语音段（毫秒）:", speech_timestamps)
输出示例：
[{'start': 1000, 'end': 3500}, # 第1段语音：1s~3.5s{'start': 5000, 'end': 8000} # 第2段语音：5s~8s
]
(3) 提取语音段
from pydub import AudioSegment# 加载原始音频
full_audio = AudioSegment.from_file("audio.wav")# 根据时间戳切割语音段
for segment in speech_timestamps:start = segment['start'] # 毫秒end = segment['end']speech_part = full_audio[start:end]speech_part.export(f"speech_{start}_{end}.wav", format="wav")
5. 高级功能
(1) 实时流式检测
# 初始化 VAD 工具
vad = Vad(model)# 模拟实时音频流（每次输入一帧）
sampling_rate = 16000
frame_duration_ms = 100 # 每帧100ms
frame_size = int(sampling_rate * frame_duration_ms / 1000)# 假设 audio_stream 是实时音频流（如麦克风输入）
for frame in audio_stream:# 转换为 Tensoraudio_tensor = torch.from_numpy(frame).float()# 检测当前帧是否有语音is_speech = vad(audio_tensor, sampling_rate, threshold=0.5)print("Real-time Speech" if is_speech else "Silence")
(2) 调整检测敏感度
threshold 参数：范围 0.0~1.0，值越高检测越严格（减少误报）。
min_speech_duration_ms：设置最短语音段（默认 250ms），过滤短噪声。
6. 与 WebRTC VAD 的对比
