我们使用Torchaudio模块[19]提供的语音活动检测（V AD）来去除无声片段。V AD后不到2秒的语音片段被丢弃。将上述内容进行代码实现

以下是使用Torchaudio中的VAD模块进行语音活动检测并去除无声片段的代码实现：

import torch
import torchaudio

# 加载音频文件
audio_file, sr = torchaudio.load("audio.wav")

# 定义VAD模型
vad = torchaudio.transforms.Vad(sample_rate=sr)

# 进行语音活动检测
vad_result = vad(audio_file)

# 确定最小活动时间
min_activity_time = 2  # 最小活动时间为2秒

# 计算每个样本的持续时间
sample_duration = 1 / sr
vad_durations = []
for i in range(vad_result.shape[1]):
    vad_durations.append(torch.sum(vad_result[0][i]) * sample_duration)

# 去除小于最小活动时间的无声片段
new_audio_file = torch.empty((1, 0))
for i in range(len(vad_durations)):
    if vad_durations[i] >= min_activity_time:
        new_audio_file = torch.cat((new_audio_file, audio_file[:, i*sr:(i+1)*sr]), dim=1)

# 保存处理后的音频文件
torchaudio.save("new_audio.wav", new_audio_file, sr)

在上述代码中，我们首先加载音频文件并定义了一个VAD模型。然后，我们使用该模型对音频进行语音活动检测，并计算每个样本的持续时间。接着，我们将小于最小活动时间的无声片段从音频中去除，并保存处理后的音频文件。