audioVAD 非常有价值的代码，有关语音信号处理的端点检测，适合初学者学习和深造 Speech/Voice recognition/combine 合 识别 238万源代码下载
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audioVAD 非常有价值的代码，有关语音信号处理的端点检测，适合初学者学习和深造 Speech/Voice recognition/combine 合 识别 238万源代码下载
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&&开发工具: Visual C++
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&详细说明：非常有价值的代码，有关语音信号处理的端点检测，适合初学者学习和深造-Very valuable code, relevant
endpoint detection of speech signal processing, suitable for beginners
to learn and to study [] []
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官方发的是.a静态库 我重新编译成了.so的动态库 方便大家用jni或者其他调用
内置demo 关于java调用的demo 本人不久会上传
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Speech/Voice recognition/combine
馆藏&25198
TA的最新馆藏
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作者：用户
引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中，用于通信信道的时间分配，提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作，在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测，尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点，各家公司始终处于 能判断，但是不敢保证 判别准确性 的阶段. &现在基于云端语义库的聊天机器人层出不穷，其中最著名的当属amazon的 Al...
语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中，用于通信信道的时间分配，提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作，在语音检测领域意义重大.
但是目前的语音端点检测，尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点，各家公司始终处于 能判断，但是不敢保证 判别准确性 的阶段.
现在基于云端语义库的聊天机器人层出不穷，其中最著名的当属amazon的 Alexa/Echo 智能音箱.
国内如雨后春笋般出现了各种搭载语音聊天的智能音箱(如前几天在知乎上广告的若琪机器人)和各类智能机器人产品.国内语音服务提供商主要面对中文语音服务，由于语音不像图像有分辨率等等较为客观的指标，很多时候凭主观判断，所以较难判断各家语音识别和合成技术的好坏.但是我个人认为，国内的中文语音服务和国外的英文语音服务，在某些方面已经有超越的趋势.
通常搭建机器人聊天系统主要包括以下三个方面:&
&语音转文字(ASR/STT)
&语义内容(NLU/NLP)
&文字转语音(TTS)
语音转文字(ASR/STT)
在将语音传给云端API之前，是本地前端的语音采集，这部分主要包括如下几个方面:&
&麦克风降噪
&语音端点检测
&音频格式压缩
python 端点检测
由于实际应用中，单纯依靠能量检测特征检测等方法很难判断人声说话的起始点，所以市面上大多数的语音产品都是使用唤醒词判断语音起始.另外加上声音回路，还可以做语音打断.这样的交互方式可能有些傻，每次必须喊一下 唤醒词 才能继续聊天.这种方式聊多了，个人感觉会嘴巴疼:-O .现在github上有snowboy唤醒词的开源库，大家可以登录snowboy官网训练自己的唤醒词模型.&
&Kitt-AI : Snowboy&
&Sensory : Sensory
考虑到用唤醒词嘴巴会累，所以大致调研了一下，Python拥有丰富的库，直接import就能食用.这种方式容易受强噪声干扰，适合一个人在家玩玩.&
&pyaudio: pip install pyaudio 可以从设备节点读取原始音频流数据，音频编码是PCM格式;
&webrtcvad: pip install webrtcvad 检测判断一组语音数据是否为空语音;
当检测到持续时间长度 T1 vad检测都有语音活动，可以判定为语音起始;
当检测到持续时间长度 T2 vad检测都没有有语音活动，可以判定为语音结束;
完整程序代码可以从我的github下载
程序很简单，相信看一会儿就明白了
Requirements:
+ pyaudio - `pip install pyaudio`
+ py-webrtcvad - `pip install webrtcvad`
import webrtcvad
import collections
import sys
import signal
import pyaudio
from array import array
from struct import pack
import wave
import time
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
CHUNK_DURATION_MS = 30
# supports 10， 20 and 30 (ms)
PADDING_DURATION_MS = 1500
# 1 sec jugement
CHUNK_SIZE = int(RATE CHUNK_DURATION_MS / 1000) # chunk to read
CHUNK_BYTES = CHUNK_SIZE 2 # 16bit = 2 bytes， PCM
NUM_PADDING_CHUNKS = int(PADDING_DURATION_MS / CHUNK_DURATION_MS)
# NUM_WINDOW_CHUNKS = int(240 / CHUNK_DURATION_MS)
NUM_WINDOW_CHUNKS = int(400 / CHUNK_DURATION_MS) # 400 ms/ 30ms ge
NUM_WINDOW_CHUNKS_END = NUM_WINDOW_CHUNKS 2
START_OFFSET = int(NUM_WINDOW_CHUNKS CHUNK_DURATION_MS 0.5 RATE)
vad = webrtcvad.Vad(1)
pa = pyaudio.PyAudio()
stream = pa.open(format=FORMAT，
channels=CHANNELS，
rate=RATE，
input=True，
start=False，
# input_device_index=2，
frames_per_buffer=CHUNK_SIZE)
got_a_sentence = False
leave = False
def handle_int(sig， chunk):
global leave， got_a_sentence
leave = True
got_a_sentence = True
def record_to_file(path， data， sample_width):
"Records from the microphone and outputs the resulting data to 'path'"
# sample_width， data = record()
data = pack('&' + ('h' len(data))， data)
wf = wave.open(path， 'wb')
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(sample_width)
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(data)
wf.close()
def normalize(snd_data):
"Average the volume out"
MAXIMUM = 32767 # 16384
times = float(MAXIMUM) / max(abs(i) for i in snd_data)
r = array('h')
for i in snd_data:
r.append(int(i times))
signal.signal(signal.SIGINT， handle_int)
while not leave:
ring_buffer = collections.deque(maxlen=NUM_PADDING_CHUNKS)
triggered = False
voiced_frames = []
ring_buffer_flags = [0] NUM_WINDOW_CHUNKS
ring_buffer_index = 0
ring_buffer_flags_end = [0] NUM_WINDOW_CHUNKS_END
ring_buffer_index_end = 0
buffer_in = ''
raw_data = array('h')
start_point = 0
StartTime = time.time()
print(" recording: ")
stream.start_stream()
while not got_a_sentence and not leave:
chunk = stream.read(CHUNK_SIZE)
# add WangS
raw_data.extend(array('h'， chunk))
index += CHUNK_SIZE
TimeUse = time.time() - StartTime
active = vad.is_speech(chunk， RATE)
sys.stdout.write('1' if active else '_')
ring_buffer_flags[ring_buffer_index] = 1 if active else 0
ring_buffer_index += 1
ring_buffer_index %= NUM_WINDOW_CHUNKS
ring_buffer_flags_end[ring_buffer_index_end] = 1 if active else 0
ring_buffer_index_end += 1
ring_buffer_index_end %= NUM_WINDOW_CHUNKS_END
# start point detection
if not triggered:
ring_buffer.append(chunk)
num_voiced = sum(ring_buffer_flags)
if num_voiced & 0.8 NUM_WINDOW_CHUNKS:
sys.stdout.write(' Open ')
triggered = True
start_point = index - CHUNK_SIZE 20 # start point
# voiced_frames.extend(ring_buffer)
ring_buffer.clear()
# end point detection
# voiced_frames.append(chunk)
ring_buffer.append(chunk)
num_unvoiced = NUM_WINDOW_CHUNKS_END - sum(ring_buffer_flags_end)
if num_unvoiced & 0.90 NUM_WINDOW_CHUNKS_END or TimeUse & 10:
sys.stdout.write(' Close ')
triggered = False
got_a_sentence = True
sys.stdout.flush()
sys.stdout.write('\n')
# data = b''.join(voiced_frames)
stream.stop_stream()
print(" done recording")
got_a_sentence = False
# write to file
raw_data.reverse()
for index in range(start_point):
raw_data.pop()
raw_data.reverse()
raw_data = normalize(raw_data)
record_to_file("recording.wav"， raw_data， 2)
leave = True
stream.close()
程序运行方式sudo python vad.py
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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vad(x) 是关于双门限端点检测算法的Matlab程序，通过编译了，粘贴到WORD里了 Speech/Voice recognition/combine 语音合成与识别 240万源代码下载- www.pudn.com
&文件名称: vad(x)
& & & & &&]
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&详细说明：是关于双门限端点检测算法的Matlab程序，通过编译了，粘贴到WORD里了-is on the threshold double Endpoint Detection Algorithm Matlab program, compile and paste into a Word Lane
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