การตรวจจับเสียงพูด — Silero VAD v5

มีโมเดล VAD ให้เลือกสองตัว ได้แก่ Pyannote segmentation สำหรับการประมวลผลเป็นชุดแบบออฟไลน์ที่มีความแม่นยำสูง และ Silero VAD v5 สำหรับการตรวจจับแบบสตรีมมิ่งที่มีดีเลย์ต่ำ ทั้งสองโมเดลทำงานบนอุปกรณ์ทั้งหมด

Pyannote (ออฟไลน์)

Pyannote segmentation-3.0 ให้ VAD ที่แม่นยำสูงโดยใช้สถาปัตยกรรม PyanNet โมเดลประมวลผลเสียงพูดในหน้าต่างเลื่อนขนาด 10 วินาที โดยมีการก้าวทีละ 1 วินาที จากนั้นรวมผลการพยากรณ์ที่ทับซ้อนกันและใช้การปรับให้เรียบแบบ hysteresis

สถาปัตยกรรม

ขนาดโมเดล: ~1.49M พารามิเตอร์, ~5.7 MB บนดิสก์

ค่าเกณฑ์เริ่มต้น

• Onset: 0.767 — ค่าความน่าจะเป็นที่เกินกว่านี้จะถือว่าตรวจพบเสียงพูด
• Offset: 0.377 — ค่าความน่าจะเป็นที่ต่ำกว่านี้จะถือว่าเสียงพูดสิ้นสุดแล้ว

การใช้งาน CLI

# Offline VAD
.build/release/speech vad recording.wav

# JSON output
.build/release/speech vad recording.wav --json

# Custom thresholds
.build/release/speech vad recording.wav --onset 0.6 --offset 0.3

Silero VAD v5 (สตรีมมิ่ง)

Silero VAD v5 เป็นโมเดลสตรีมมิ่งขนาดเล็กที่ประมวลผล chunk ขนาด 512 ตัวอย่าง (32 ms ที่ 16 kHz) ทำงานได้เร็วกว่าเรียลไทม์ 23 เท่าในโหมด release จึงเหมาะกับแอปพลิเคชันเสียงแบบสด

สถาปัตยกรรม

ขนาดโมเดล: ~309K พารามิเตอร์, ~1.2 MB บนดิสก์

เครื่องสถานะของสตรีมมิ่ง

ตัวประมวลผล VAD สตรีมมิ่งใช้เครื่องสถานะ 4 สถานะเพื่อสร้างเซกเมนต์เสียงพูดที่สะอาด

1. silence — ยังไม่ตรวจพบเสียงพูด
2. pendingSpeech — เกินค่าเกณฑ์ onset แล้ว รอให้ครบระยะเวลาเสียงพูดขั้นต่ำ
3. speech — กำลังอยู่ในเซกเมนต์เสียงพูดที่ยืนยันแล้ว
4. pendingSilence — เกินค่าเกณฑ์ offset แล้ว รอให้ครบระยะเวลาเงียบขั้นต่ำ

ค่าเกณฑ์เริ่มต้น

• Onset: 0.5
• Offset: 0.35
• ระยะเวลาเสียงพูดขั้นต่ำ: 0.25s
• ระยะเวลาเงียบขั้นต่ำ: 0.1s

การใช้งาน CLI

# Streaming VAD
.build/release/speech vad-stream recording.wav

# Custom thresholds
.build/release/speech vad-stream recording.wav --onset 0.6 --offset 0.3

# Minimum durations
.build/release/speech vad-stream recording.wav --min-speech 0.5 --min-silence 0.2

# Choose engine
.build/release/speech vad-stream recording.wav --engine coreml

ตัวเลือก

ดาวน์โหลดโมเดล

API ของ Swift

import SpeechVAD

// Offline VAD (Pyannote)
let pyannote = try await PyannoteVADModel.fromPretrained()
let segments = pyannote.detectSpeech(audio: samples, sampleRate: 16000)
for segment in segments {
    print("\(segment.startTime)s - \(segment.endTime)s")
}

// Streaming VAD (Silero)
let silero = try await SileroVADModel.fromPretrained()
let processor = StreamingVADProcessor(model: silero, config: .sileroDefault)
for event in processor.process(samples: audioBuffer) {
    switch event {
    case .speechStarted(let time):
        print("Speech started at \(time)s")
    case .speechEnded(let segment):
        print("Speech: \(segment.startTime)s - \(segment.endTime)s")
    }
}

มีให้ใช้บน Android, Linux และ Windows ผ่าน ONNX Runtime ด้วยเช่นกัน