webrtc vad

### WebRTC 中的 VAD 实现与应用

在 WebRTC 的架构中，VAD (Voice Activity Detection, 语音活动检测) 是音频处理模块的重要组成部分之一。该技术用于区分语音信号和背景噪声，在实时通信场景下具有重要作用。

#### VAD 功能概述

WebRTC 使用基于能量阈值的方法来判断当前采集到的声音片段是否属于有效的人声部分[^1]。具体来说：

- 当前帧的能量水平超过设定门限时，则认为存在讲话行为；
- 如果连续多帧都低于此门限，则判定为空闲状态或仅有环境噪音。

这种机制有助于减少不必要的数据传输量并提高通话质量。

#### API 接口说明

对于开发者而言，可以通过调用 `webrtc::VoEBase` 类下的相应方法来进行配置和控制:

// 设置/获取静音抑制模式开关
int SetRxAgc(bool enable);
bool GetRxAgc();

// 启用/禁用自动增益补偿(AGC)
void EnableNs(bool enable);

// 配置回声消除器参数
void ConfigureAec(int aec_mode);

上述接口允许应用程序灵活调整各项特性以适应不同应用场景需求[^2]。

值得注意的是，虽然这里展示了一些 C++ 层面的操作函数，但在实际开发过程中更多时候会通过 JavaScript 或其他高级语言封装后的 SDK 来间接操作这些底层设置。

#### Python 示例代码

下面给出一段简单的Python脚本作为示例，展示了如何利用py-webrtc库开启VAD功能：

import webrtcvad

def create_vad():
    vad = webrtcvad.Vad()
    
    # 设置敏感度等级（0~3），数值越大越灵敏
    mode = 3  
    vad.set_mode(mode)

    return vad


if __name__ == "__main__":
    detector = create_vad()

    audio_frame = b'\x00' * 8000  # 假设这是从麦克风读取的一帧PCM原始字节流
    
    result = detector.is_speech(audio_frame, sample_rate=16000)
    print(f"Speech detected? {result}")

这段程序创建了一个新的VAD实例，并设置了其工作模式；接着模拟了一次对单声道16kHz采样率声音样本的分析过程，最终输出是否存在人声的结果[^3]。