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在modelscope-funasr官方的示例音频 ,用vad出来有26秒,实际是13秒,怎么回事?

这个问题可能是由于以下原因导致的:

1、音频文件的开头和结尾可能存在静音部分,导致VAD(Voice Activity Detection,语音活动检测)误判为非语音部分。

2、VAD算法可能对某些音频特征敏感,导致误判。

3、音频文件可能存在噪声干扰,导致VAD误判。

为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:

1、检查音频文件的开头和结尾是否存在静音部分,如果有,可以将其删除或裁剪掉。

2、尝试使用不同的VAD算法,或者调整VAD算法的参数,以提高准确率。

3、对音频文件进行降噪处理,以减少噪声干扰。

以下是一个简单的示例,展示了如何使用Python的librosa库进行音频处理:

import librosa
import numpy as np
from scipy.io import wavfile
加载音频文件
audio_file = 'path/to/your/audio/file.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)
检查并删除静音部分
non_silent_samples = librosa.effects.split(y, top_db=20)[1]
y_non_silent = y[non_silent_samples]
sr_non_silent = sr
保存处理后的音频文件
wavfile.write('output_audio_file.wav', sr_non_silent, y_non_silent)

这个示例中,我们首先加载音频文件,然后使用librosa库中的split函数来检测静音部分。top_db参数表示阈值,当音频信号的能量低于该阈值时,认为是非语音部分,接下来,我们只保留非静音部分的音频信号,并保存到新的文件中。

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