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...
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, EOT)的...
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: AI检测代码解析 //创建vad音量采集 vad_handle_t vad_inst = vad_create(VAD_MODE_4, VAD_SAMPLE_RATE...
一开始,用vad判定成功后打开http连接流式上传实时语音到服务器,总会丢掉前面的字,我以为vad没有自带环形缓冲,于是手写了一个,后来发现只要服务器不是https,或者说没有ssl,只对http的话,屏蔽我自己手搓的环形缓冲,上传的语音不仅没有丢字,前面还有一丢丢空白。那么我有俩问题:adf的vad是自带环形缓冲来补全音频头部...
VAD 语音活动检测 ASR 语音识别 Memory 记忆存储 Intent 意图识别 使用方式 🚀 一、部署文档 本项目支持以下三种部署方式,您可根据实际需求选择。 Docker 快速部署 适合快速体验的普通用户,不需过多环境配置。缺点是,拉取镜像有点慢。视频教程可参考美女大佬教你Docker部署 ...
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...
检测到语音唤醒词后,开启VAD,若检测到人声,则将麦克风采集到的数据存储到buffer缓存中。 1.4.4 在线语音交互 在该部分中,将buffer缓存中的数据上传至百度语音识别,获取语音信息,之后将其上传至百度千帆,获取文心一言返回的对话文本,并通过百度TTS,将其转换成http音频流进行播放。
afe_config.voice_communication_init = false; afe_config.vad_mode = VAD_MODE_4; afe_config.wakenet_mode = DET_MODE_95; afe_config.afe_mode = SR_MODE_HIGH_PERF; afe_config.aec_init = false; afe_config.pcm_config.total_ch_num = 1; afe_config.pcm_config.mic_num = 1; afe_config...
VAD 语音活动检测 ASR 语音识别 Memory 记忆存储 Intent 意图识别 使用方式 🚀 一、部署文档 本项目支持以下三种部署方式,您可根据实际需求选择。 Docker 快速部署 适合快速体验的普通用户,不需过多环境配置。缺点是,拉取镜像有点慢。视频教程可参考美女大佬教你Docker部署 ...
客户端根据ASR结果进行后续处理,如查询天气等。 服务器生成TTS音频并发送回客户端,客户端解码并播放语音。 代码中涉及的模块包括语音前端处理(AFE)、语音活动检测(VAD)、回声消除(AEC)和语音增强(SE)等,这些模块共同保证了语音交互的准确性和流畅性。