Silero VAD 开源项目教程

Silero VAD 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad

项目介绍

Silero VAD 是一个预训练的企业级语音活动检测器（Voice Activity Detector），由 snakers4 团队开发并开源在 GitHub 上。该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000 Hz 和 16000 Hz），并且可以在 PyTorch 和 ONNX 运行时环境中运行。Silero VAD 采用 MIT 许可证发布，无需注册或密钥，适用于 IoT、边缘计算、移动应用等多种场景。

项目快速启动

安装

首先，通过 pip 安装 Silero VAD：

pip install silero-vad

使用示例

以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何加载 Silero VAD 模型并检测语音活动：

from silero_vad import load_silero_vad, read_audio, get_speech_timestamps

# 加载 Silero VAD 模型
model = load_silero_vad()

# 读取音频文件
wav = read_audio('example.wav')

# 获取语音时间戳
speech_timestamps = get_speech_timestamps(wav, model)

print(speech_timestamps)

应用案例和最佳实践

数据清洗和准备

Silero VAD 可以用于自动检测和分割音频数据中的语音段，从而进行数据清洗和预处理，提高语音识别模型的训练质量。

电话和呼叫中心自动化

在电话和呼叫中心自动化中，Silero VAD 可以帮助识别通话中的语音活动，从而实现自动录音、语音转写和对话分析。

语音助手和机器人

Silero VAD 可以集成到语音助手和机器人中，用于实时检测用户的语音输入，提高交互的自然性和响应速度。

典型生态项目

faster-whisper

Silero VAD 已被集成到 faster-whisper 项目中，用于在将音频输入到 Whisper 语音识别模型之前，检测和去除音频中的静音段，从而提高识别速度和准确性。

ailia SDK

Silero VAD 支持与 ailia SDK 结合使用，通过以下命令创建一个去除静音段的音频文件：

python3 silero-vad.py --input example.wav --output only_speech.wav

请注意，Silero VAD 需要 ailia SDK 1.2 或更高版本。

通过以上教程，您可以快速了解和使用 Silero VAD 开源项目，并将其应用于各种语音处理场景中。

silero-vad Silero VAD: pre-trained enterprise-grade Voice Activity Detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad