webrtc VAD 代码

当涉及到使用 WebRTC VAD (Voice Activity Detection) 的代码时，你可以参考以下示例：

# 导入所需的库
from webrtcvad import Vad
import wave

# 创建一个 VAD 实例
vad = Vad()

# 设置 VAD 的模式（1，2，3）
vad.set_mode(2)

# 打开音频文件
audio_file = wave.open('audio.wav', 'rb')

# 读取音频文件的参数
sample_width = audio_file.getsampwidth()
sample_rate = audio_file.getframerate()

# 每次处理的音频帧大小（10 毫秒）
frame_size = int(sample_rate / 100)

# 用于存储检测到的音频活动段的列表
active_segments = []

# 读取并处理音频文件
while True:
    # 读取一帧音频数据
    frame = audio_file.readframes(frame_size)
    
    # 如果没有读取到数据，则结束循环
    if not frame:
        break
    
    # 将音频数据传递给 VAD 进行活动检测
    is_speech = vad.is_speech(frame, sample_rate)
    
    # 如果检测到音频活动，则将活动段添加到列表中
    if is_speech:
        active_segments.append(frame)

# 关闭音频文件
audio_file.close()

# 输出活动段的数量
print(f"Detected {len(active_segments)} active segments")

# 处理检测到的活动段...

上述代码中，我们首先导入了必要的库，包括 `webrtcvad` 和 `wave`。然后，我们创建了一个 VAD 实例，并通过 `set_mode` 方法设置 VAD 的模式（1、2 或 3）。接下来，我们打开待处理的音频文件，并读取其参数（采样宽度和采样率）。

我们使用 `readframes` 方法读取每一帧音频数据，并将其传递给 VAD 的 `is_speech` 方法进行活动检测。如果检测到音频活动，则将该活动段添加到 `active_segments` 列表中。

最后，我们关闭音频文件，并可以进一步处理检测到的音频活动段。

请注意，上述代码仅为示例，你可能需要根据实际情况进行适当修改和调整。另外，在使用之前，请确保已安装 `webrtcvad` 库，可以通过以下命令进行安装：

pip install webrtcvad

希望对你有帮助！