今天来介绍一个VAD的工具，VAD（Voice Activity Detection）语音活动检测，是可以把一段长语音以静音位置把语音分割成多段短语音，常见的就用WebRTC VAD工具，目前很多项目都是用这个工具，但是今天作者介绍的是另一个工具，这个工具是YeAudio的一个小功能，这个功能是基于深度学习实现的。

使用

首先要安装YeAudio库。

python -m pip install yeaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -U

使用如下，几行代码就可以获取活动语音的位置。这里要注意几点，首先是输入的数据必须是float32，然后是采样率必须是8000或者16000，其他采样率，例如16000的倍数应该也可以，但不保证准确率。

from yeaudio.audio import AudioSegment

audio_segment = AudioSegment.from_file('data/test.wav')

speech_timestamps = audio_segment.vad()
print(speech_timestamps)

输出结果如下，是一个列表，每个列表包含一个字典，字典的数据就是活动语音的开始位置和结束位置。

[{'start': 11808, 'end': 24032}, {'start': 26144, 'end': 55264}, {'start': 57888, 'end': 125408}]

流式实时检测

最新版本可以支持流式检测语音活动，在录音的时候可以试试检测是否停止说话，从而完成一些业务，如停止录音开始识别等。

from yeaudio.audio import AudioSegment
from yeaudio.streaming_vad import StreamingVAD

audio_seg = AudioSegment.from_file('data/test.wav')
data = audio_seg.samples

streaming_vad = StreamingVAD(sample_rate=audio_seg.sample_rate)

for ith_frame in range(0, len(data), streaming_vad.vad_frames):
    buffer = data[ith_frame:ith_frame + streaming_vad.vad_frames]
    state = streaming_vad(buffer)
    print("VAD state:", state)

实时输出检测结果：

VAD state: VADState.QUIET
VAD state: VADState.QUIET
VAD state: VADState.QUIET
VAD state: VADState.STARTING
VAD state: VADState.STARTING
VAD state: VADState.SPEAKING
VAD state: VADState.SPEAKING
VAD state: VADState.SPEAKING
······