业务处理层是核心逻辑层,包含三个关键模块:Connection Handler负责管理每个客户端连接的生命周期;消息处理器实现了文本和二进制消息的解析与路由;异步任务管理器则协调各个AI服务的并发调用。 AI服务集成层整合了四大AI能力:VAD进行语音活动检测;ASR和TTS均采用火山引擎服务,分别负责语音识别和语音合成;LLM使用DeepSeek实现
VAD 语音活动检测 ASR 语音识别 Memory 记忆存储 Intent 意图识别 鸣谢🙏
esp32被唤醒后就开始录音,通过VAD音量检测,判断用户是否在讲话,若讲话停止则停止录音(或到达录音最大时间),并将数据通过http客户端发送到百度云语音识别接口。 这里展示主要的代码,录音的数据保存到recoder中: //创建vad音量采集 vad_handle_t vad_inst = vad_create(VAD_MODE_4, VAD_SAMPLE_RATE_HZ, VAD_FRAME...
Livekit 模型能精准判断「用户是否说完话」，然后才开始响应。传统方法主要依赖语音活动检测（VAD），但 VAD 只关注语音信号的存在与否，忽略了语义层面的信息，因此容易受到停顿和背景噪声的干扰。Livekit 通过结合 Transformer 模型和传统的语音活动检测（VAD），来改进对「轮次结束检测」（End of Turn Detection， EO...
首先是语音端点检测(VAD),用来判断什么时候语言信号开始和结束。 传统简单的方法有短时能力检测和过零率检测 短时能量: 就是一段时间的信号的绝对值的累计,当然平方相加更符合能量这个意义。。 过零率: 就正负的变化次数 static uint8_t vad_check(int16_t* data,uint32_t lenght){ int sum=0; int delta...
Livekit 通过结合 Transformer 模型和传统的语音活动检测(VAD),来改进对「轮次结束检测」(End of Turn Detection, EOT)的判断。以更好地判断用户是否完成发言。 测试结果显示,错误打断减少了 85%,也就是说,语音助手变得更加自然和不容易误判。 这种技术相比传统方法更加准确和智能,可以用来改进语音人工智能(比如语音...
文章介绍了基于ESP32开发的DIY AI语音智能助手,包括硬件和软件的实现。硬件方面,使用了ESP32-S3和相关模块如麦克风、功放、OLED显示屏等。软件方面,介绍了使用MicroPython和Python开发的设备端和服务端架构,包括音频采集、VAD检测、ASR识别、TTS服务和WebSocket通讯等关键组件。文章还讨论了系统架构、数据流程和异步编程模型...
(); // 初始化音频处理器,设置音频输出和VAD(语音活动检测)回调 audio_processor_->Initialize(codec); audio_processor_->OnOutput([this](std::vector<int16_t>&& data) { background_task_->Schedule([this, data = std::move(data)]() mutable { if (protocol_->IsAudioChannelBusy()) { return...
声学算法:集成了回声消除 AEC(Acoustic Echo Cancellation),自动增益调节 AGC(automatic_gain_control),噪声抑制 NS(Noise Suppression),语音活动检测 VAD(Voice Activity Detection) 和麦克风阵列算法(Mic Array Processing)。 2.2 唤醒词识别 唤醒词模型 WakeNet,致力于提供一个低资源消耗的的高性能模型,支持类似“Alex...
端到端实时对话:借助Livekit的端点检测模型(EOT),设备可以更准确地判断用户是否结束讲话,从而避免过早或延迟响应. 强大的语音处理: 与传统的语音活动检测(VAD)不同,Livekit的EOT模型结合了 Transformer 模型和 VAD,能更准确地判断用户的讲话结束时间,减少了85%的误判.4...