TEN VAD 是一款基于深度学习的轻量级、低延迟、高精度实时语音活动检测（VAD）系统，专为企业级应用设计。它能够精准检测音频帧中是否存在人声，过滤背景噪音和静音段，并判断语音的开始和结束位置。该系统通过优化算法和模型架构，显著降低了计算复杂度和内存占用，同时保持了高准确率和低延迟，适用于需要实时语音处理的场景。
功能特点
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高精度与低延迟
TEN VAD 在精度和召回率方面优于 WebRTC VAD 和 Silero VAD，能够快速检测语音与非语音之间的切换，延迟极低。 -
轻量级设计
该系统在多个平台上的计算复杂度和库大小均较小，支持跨平台（Linux、Windows、macOS、Android、iOS）运行，并针对 Linux x64 优化了 Python 绑定。 -
可配置的跳帧大小
TEN VAD 支持 16kHz 采样率的音频输入，并允许用户配置跳帧大小（如 160/256 采样点 = 10/16 毫秒），以适应不同场景的需求。 -
开源与可扩展性
TEN VAD 已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源，附带人工精标的数据集（TEN VAD Test Sample），开发者可以一键使用进行模型推理或模型评估。
优缺点
优点：
- 高精度与低延迟：在公开测试集上表现优于同类模型，能够快速检测语音与非语音之间的切换。
- 轻量级与跨平台：支持多种操作系统，计算复杂度和库大小较小，适合资源受限的环境。
- 开源与可扩展性：提供完整的代码和数据集，开发者可以自由使用、修改和贡献。
缺点：
- 依赖特定采样率：需要重采样至 16kHz 才能处理其他采样率的音频输入。
- 阈值调整需求：默认使用 0.5 的阈值生成二进制语音指示信号，可能需要根据具体任务需求进行调整。
主要应用场景
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语音识别
TEN VAD 可用于语音识别系统，过滤背景噪音和静音段，提高语音转文本的准确性。 -
语音合成
在语音合成系统中，TEN VAD 可用于判断语音的开始和结束位置，优化合成效果。 -
语音增强
通过过滤无关音频，TEN VAD 可用于语音增强系统，提高语音质量。 -
语音交互
TEN VAD 可用于语音交互系统，实现人与机器之间的自然语言交互，降低端到端延迟。
如何使用 TEN VAD
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安装
通过 Git 克隆仓库：
或使用 pip 安装： - 运行测试
进入examples目录，运行测试脚本： -
C 语言使用
根据目标平台运行相应的构建脚本（如build-and-deploy-linux.sh），并配置动态链接库路径。
或使用 pip 安装：
收费标准
TEN VAD 是开源项目，遵循 Apache 2.0 许可证，完全免费使用、修改和贡献。开发者可以自由使用该工具进行研究和开发，无需支付任何费用。
项目地址
- GitHub：https://github.com/TEN-framework/ten-vad
- Hugging Face：https://huggingface.co/TEN-framework/ten-vad
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