TEN VAD – 高性能语音活动检测系统，助力智能交互新体验

TEN VAD 是什么？

TEN VAD（Voice Activity Detection）是一款由声网（Agora）与 RTE 开发者社区联合推出的开源语音活动检测模型。它专注于识别音频帧中是否包含人声，并过滤掉背景噪音和静音片段，从而优化语音识别（STT）流程，降低计算成本，提升对话式 AI 的交互体验。

核心功能

TEN VAD 提供了一系列强大的功能，使其在语音活动检测领域表现卓越：

• 高精度语音检测：能够精确区分语音和非语音信号，实现帧级的语音活动识别。
• 低延迟处理：优化算法架构，缩短端到端响应时间，适配实时对话交互需求。
• 轻量级设计：低计算复杂度与资源占用，可在嵌入式设备及移动终端流畅运行。
• 多平台支持：覆盖 Linux、Windows、macOS、Android 和 iOS 等主流操作系统。
• 多语言接口：提供 Python 和 C 语言开发接口，兼容主流编程环境。
• 灵活配置：支持 16kHz 采样率音频输入，可自定义跳帧大小适配不同场景。

技术原理

TEN VAD 基于深度学习技术，采用优化的神经网络架构实现高效的语音检测。其核心技术包括：

• 深度学习模型：利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）架构，通过标注音频数据训练语音特征识别能力。
• 特征提取：从音频信号中提取关键特征，如梅尔频谱、能量特征等，有效区分语音和非语音信号。
• 实时处理：采用高效的算法和优化的模型结构，确保在实时音频流中快速检测语音活动。
• 自适应阈值：根据场景动态调整检测阈值，提升复杂环境下的鲁棒性。

支持平台

TEN VAD 支持多种操作系统，包括 Linux x64、Windows、macOS、Android 和 iOS。同时，它提供 Python 和 C 接口，方便开发者在不同编程环境中使用。

团队介绍

TEN VAD 由声网（Agora）与 RTE 开发者社区联合推出。声网作为实时互动云服务的领先提供商，拥有十余年实时语音深度研究成果与超低延迟技术积累。该团队致力于通过开源项目推动对话式 AI 生态体系的发展。

项目资源

• GitHub 仓库地址：https://github.com/TEN-framework/ten-vad
• Hugging Face 模型库地址：https://huggingface.co/TEN-framework/ten-vad

业务场景

TEN VAD 在多种场景中展现出强大的应用潜力：

• 智能语音交互：用于智能助手、语音玩具等设备的指令实时捕捉，提升交互灵敏度。
• 客服系统优化：在线客服机器人精准识别用户语音，辅助智能应答与工单生成。
• 音视频会议：区分发言者语音，优化会议转写、降噪及音频录制质量。
• 语音识别前置：过滤非语音片段，提升 ASR（自动语音识别）系统的输入质量与效率。