WebRTC_VAD使用例子

### WebRTC VAD 使用示例代码

WebRTC VAD (Voice Activity Detection) 是一种用于区分语音和非语音音频片段的技术。下面展示如何使用 C++ 和 Python 实现基于 WebRTC 的 VAD 功能。

#### C++ 示例代码
对于C++环境下的VAD应用，可以参考如下简化版的实现方式[^1]：

#include "webrtc/modules/audio_processing/include/audio_processing.h"
#include "api/array_view.h"

// 初始化AudioProcessing模块并设置参数
rtc::scoped_refptr<AudioProcessing> apm(AudioProcessing::Create());
apm->voice_detection()->Enable(true);
apm->set_stream_delay_ms(0);

// 假设有一个输入音频帧data_in, 需要进行VAD处理
std::vector<int16_t> data_in;
bool is_speech;

// 调用ProcessStream方法来获取当前音频帧是否为语音的结果
if (!apm->ProcessReverseStream(rtc::ArrayView<const int16_t>(data_in))) {
    // 处理错误情况...
}

is_speech = apm->voice_detection()->stream_has_voice();

此段代码展示了创建 `AudioProcessing` 对象以及配置其属性的过程，并通过调用 `ProcessReverseStream()` 方法完成实际的数据流分析工作。最后利用 `stream_has_voice()` 函数判断该数据包内是否存在有效的人声信号。

#### Python 示例代码
如果倾向于采用更便捷的语言如Python，则可借助第三方库py-webrtcvad快速搭建原型系统[^3]:

import webrtcvad
import collections

def read_wave(path):
    """读取wav文件"""
    import wave
    with wave.open(path,'rb') as wf:
        num_channels = wf.getnchannels()
        assert num_channels == 1
        sample_width = wf.getsampwidth()
        assert sample_width == 2
        sample_rate = wf.getframerate()
        frames = wf.readframes(wf.getnframes())
    
    return frames,sample_rate


def frame_generator(frame_duration_ms,audio,batch_size=8000):
    n = int(batch_size * (frame_duration_ms / 1000.0))
    offset = 0
    
    while offset + n < len(audio):
        yield audio[offset : offset+n]
        offset += n
        
def vad_collector(sample_rate,frame_duration_ms,padding_duration_ms,vad,frames):
    num_padding_frames = int(padding_duration_ms/frame_duration_ms)
    ring_buffer = collections.deque(maxlen=num_padding_frames)

    triggered=False
    voiced_frames=[]

    for frame in frames:
        is_speech=vad.is_speech(frame,sample_rate)

        if not triggered:
            ring_buffer.append((frame,is_speech))
            
            if sum([vf[1]for vf in list(ring_buffer)])>=ring_buffer.maxlen*0.9:
                triggered=True
                
                for f,_ in ring_buffer:
                    voiced_frames.append(f)
                    
                ring_buffer.clear()

        elif triggered:
            voiced_frames.append(frame)
                
            ring_buffer.append((frame,is_speech))

            if sum([vf[1]for vf in list(ring_buffer)])<=ring_buffer.maxlen*0.1:
                triggered=False
                ring_buffer.clear()

    return b''.join(voiced_frames)


# 创建一个新的VAD实例，默认模式为aggressive level 3
vad = webrtcvad.Vad(3)

audio_data, sr=read_wave('test.wav')
frames=list(frame_generator(30,audio_data)) # 将音频分割成每30ms一帧
voiced_audio=vad_collector(sr,30,300,vad,frames) # 获取仅含有人声部分的新音频序列

上述脚本实现了从WAV文件加载原始音频样本到执行VAD算法过滤静音区间的全过程。其中定义了一些辅助函数帮助解析波形文件结构、按固定时间间隔切分音频流以及累积连续多帧内的状态变化趋势以便做出更加精准的声音事件判定逻辑。