什么是语音活动检测(VAD)？VAD 的应用场景、挑战及性能指标

Voice Activity Detection 简称 VAD，中文为语音活动检测或语音激活检测。VAD 可将音频流中的语音与非语音信号分离，为实时语音、虚拟 AI 助手和对话平台等技术提供支持。现代 VAD 系统已从简单的基于能量的方法发展到能够处理复杂环境的高级机器学习模型。

对于开发人员来说，了解 VAD 的功能和最佳实践对于构建高效、响应迅速的语音应用至关重要。本指南探讨了 VAD 的技术基础、应用场景、挑战及性能指标等。

什么是语音活动检测 (VAD) ？

语音活动检测(下文统一称为VAD)是一种预处理系统，可识别音频信号中的语音片段，将其与背景噪声、静音或非语音声音区分开来。该技术目前多采用多模态人工智能技术来分析各种信号特征：能量水平、过零率、频谱特征和音调信息。

现代 VAD 系统通常分为三个阶段：

1. 特征提取：系统从音频输入流中提取相关特征，包括频谱通量、梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 或基频估计。

‍2. 分类：在大量语音活动检测数据集上训练的高级机器学习模型将分类算法应用于这些特征。

3. 决策平滑：系统平滑输出决策，以防止在语音和非语音状态之间快速切换。

语音活动检测（VAD）的应用场景

VAD 技术的应用横跨多个行业，为现代通信和娱乐系统中的重要功能提供支持。了解这些用例有助于开发人员在特定环境中更有效地实施 VAD。

语音识别

VAD 是人工智能聊天机器人系统和语音助手的第一道处理线。通过准确识别语音开始和结束的时间，它有助于防止错误触发并提高识别准确率。

先进的 VAD 系统现在可以实时区分多个发言人，从而使多方对话更加自然。该技术还能适应不同的声学环境，无论是在安静的办公环境还是在嘈杂的公共场所，都能保持准确性。

语音转文本

在转录应用中，VAD 通过正确分割语音部分显著提高了准确性。它有助于确定句子边界和说话者的转换，使转录文本更具可读性和准确性。现代对话式 AI 平台依靠 VAD 处理动态环境中的实时转录。

该技术擅长识别单词和句子之间的停顿，这对于在转录中正确使用标点符号至关重要。VAD 的最新发展使其能够更复杂地处理重叠语音，从而可以更准确地同时转录多个说话者的语音。

智能家居设备

智能音箱和家庭自动化系统使用 VAD 最大限度地减少误激活并降低功耗。该技术可帮助这些设备区分实际命令和环境噪声，从而改善用户体验并提高设备效率。

智能家居中的现代 VAD 实现可以从不同距离和角度识别语音模式，即使在具有挑战性的声学环境中也能确保可靠的激活。这些系统还采用了自适应阈值，可根据环境噪声水平自动调整，从而在保持响应速度的同时大幅减少误触发。

视频会议

在远程通信平台中，VAD 仅在检测到语音时传输音频，从而优化带宽使用。它还能实现自动静音和发言者识别等功能，增强会议动态并减少干扰。

先进的 VAD 算法现在可以预测语音模式，减少从某人开始讲话到其音频激活之间的延迟。这种预测功能与先进的噪音抑制相结合，可在虚拟会议中创建更自然的对话流，同时保持带宽效率。

媒体应用

内容创建工具和 AI 视频生成器利用 VAD 实现自动编辑和同步。该技术可帮助识别用于字幕、配音或内容调节的说话片段，简化后期制作工作流程，确保多媒体内容的精确定时。

现代 VAD 系统可以检测语音中的情感线索，从而实现更细致的内容分析，并在 AI 对话应用中更好的计时。该技术还能通过识别较长录音中的关键时刻，实现自动制作精彩片段，从而节省无数的后期制作时间。

语音活动检测（VAD）面临的挑战

尽管 VAD 技术取得了长足的进步，但在实施过程中仍需仔细考虑一些技术挑战。了解这些挑战有助于开发人员选择合适的解决方案，并设定切合实际的期望值。

背景噪音处理

环境噪音是 VAD 系统面临的一大挑战。不同的声学环境（从办公室闲聊到街道噪音）都会影响检测精度。现代解决方案采用自适应降噪技术，但要在不同的环境中实现一致的性能仍然具有挑战性。

延迟管理

实时 VAD 系统必须兼顾处理速度和准确性。复杂的算法在提高检测质量的同时，往往会带来额外的延迟。需要即时响应时间的应用（如 AI 代理工作流）必须谨慎地优化这种权衡。

边缘案例和误报

咳嗽声、笑声或机械噪音等非语音声音可能会引发错误检测。同样，音乐或背景对话中的类似语音的声音也可能会干扰语音检测 (VAD) 系统。先进的模型可以通过对各种数据集进行大量训练来缓解这些问题，但完美的识别仍然难以实现。

资源消耗

高质量的 VAD 系统通常需要大量的计算资源，尤其是在同时处理多个音频流时。在处理能力和电池寿命有限的移动应用或边缘设备中，这一挑战变得尤为突出。

多扬声器环境

在重叠对话中区分多个说话者是一项复杂的挑战。虽然多模态人工智能方法提高了扬声器分离能力，但在动态群组环境中实现可靠的性能仍是一个高挑战的研究领域。

语音活动检测（VAD）性能指标

评估 VAD 系统性能需要分析影响用户体验和系统可靠性的多个指标。虽然在所有指标上实现完美性能仍具有挑战性，但了解这些指标有助于开发人员针对特定用例优化其实施。

以下指标为评估 VAD 系统能力提供一些参考：

准确性

VAD 系统的准确性不仅仅是简单的真/假测量。该指标包括几个共同决定检测可靠性的关键部分。错误接受率 (FAR) 衡量非语音片段中的错误语音检测，而错误拒绝率 (FRR) 则跟踪遗漏的语音片段。现代系统的目标是达到平衡的等错误率 (EER)，即 FAR 等于 FRR。

高性能 VAD 系统（如 AI 销售工具中使用的系统）在受控环境下的准确率通常超过 95%。然而，实际性能会因环境条件而异。在需要精确定时的应用中，检测精度变得尤为重要，如唇语同步视频生成，即使很小的误差也会产生明显的伪影。

延迟

延迟衡量的是语音开始和检测确认之间的时间间隔。对于注重自然对话流程的互动式应用而言，此指标至关重要。端到端延迟涵盖信号预处理、特征提取、分类和后处理步骤。现代 VAD 系统通常将延迟目标设定在毫秒级以下，以保持自然的交互体验。

运行时效率

运行时效率包括 CPU 占用率、内存占用率和功耗。在大规模部署 VAD 系统或在资源有限的设备上部署时，这些因素变得尤为重要。高效的实现方法可通过选择性采样和自适应处理等技术优化资源使用。

现代 VAD 系统采用了各种优化策略：

• 根据信号特征调整处理深度的动态特征提取
• 选择性内存分配，最大限度地减少安静时段的资源开销
• 功率感知处理，根据检测可信度调整计算强度
• 批处理功能，可高效处理多个音频流

对于基于云的实施（例如 AI 代理 API 中使用的实现），运行时效率直接影响运营成本和系统可扩展性。高效的资源利用使提供商能够提供更具竞争力的价格，同时保持较高的服务质量。

在应用中使用 VAD 技术

VAD 技术不断发展，在语音处理和数字通信领域的应用广泛。随着开发团队在提供自然、灵敏的语音界面方面面临越来越大的压力，选择正确的 VAD 实施方案成为成功的关键。

ZEGO 凭借在实时互动领域多年的经验，在实时音视频、AI agent 和数字人等方面实施 VAD 技术，例如:如何根据场景选择语音检测的不同接口。总之，ZEGO 的技术为各行各业的应用提供支持，共建实时互动的世界。