TEN VAD翻译站点

TEN VAD 是一款面向企业级应用的实时语音活动检测系统，能够提供精准的帧级语音活动检测。与行业内常用的 WebRTC VAD 和 Silero VAD 相比，TEN VAD 展现出了更优越的精度。同时，相较于 Silero VAD，TEN VAD 具备更低的计算复杂度和更少的内存占用。其架构的时间效率优势使得语音活动检测速度极快，大幅降低了对话式 AI 系统中的端到端响应延迟和轮次检测延迟 。

🚀 怎么使用？

TEN VAD 提供多种使用方式，适用于不同的开发需求：

1. Python 接口：适用于快速原型开发和实验验证，特别优化了 Linux x64 系统的兼容性。

2. C 语言接口：适用于嵌入式系统和对性能要求较高的应用，支持跨平台部署，包括 Linux、Windows、macOS、Android 和 iOS。

3. 配置参数：支持可配置的跳帧大小（优化的帧配置：160/256 采样点 = 10/16 毫秒），处理 16kHz 的音频输入，其他采样率需重采样至 16kHz 。

✨ 主要功能

• 高精度表现：在多种测试集上表现出色，优于 WebRTC VAD 和 Silero VAD，适用于复杂环境中的语音检测。

• 低延迟响应：快速检测语音与非语音转换，减少对话系统中的端到端延迟。

• 轻量化设计：较低的计算复杂度和更小的库体积，适用于资源受限的设备。

• 多平台支持：兼容多种操作系统和平台，便于集成到各种应用中 。

⚙️ 技术原理

TEN VAD 基于深度学习技术，结合了以下特点：

• 深度神经网络架构：利用 DNN 模型进行语音活动检测，提高在复杂环境下的鲁棒性。

• 帧级检测：提供精准的帧级语音活动检测，适用于需要高精度的应用场景。

• 低功耗设计：优化模型结构，降低计算资源消耗，适合嵌入式设备和移动平台 。

🛠 应用场景

🔗 项目地址

Github仓：https://github.com/ten-framework/ten-vad

HuggingFace模型库：https://huggingface.co/TEN-framework/ten-vad

❓ 常见问题（FAQ）

1. TEN VAD 是否开源？
目前，TEN VAD 的代码和模型尚未完全开源。建议关注相关技术社区，以获取最新的发布信息。

2. TEN VAD 支持哪些平台？
TEN VAD 支持多种操作系统和平台，包括 Linux、Windows、macOS、Android 和 iOS。

3. TEN VAD 的输入音频要求是什么？
TEN VAD 处理 16kHz 的音频输入，支持可配置的跳帧大小（优化的帧配置：160/256 采样点 = 10/16 毫秒）。其他采样率需重采样至 16kHz。

4. TEN VAD 与其他 VAD 模型相比有何优势？
TEN VAD 在精度、延迟和资源消耗方面表现优越，适用于对性能要求较高的应用场景。

5. 如何获取 TEN VAD 的更多信息？
建议关注相关技术社区或平台，以获取 TEN VAD 的最新信息和资源。

如需进一步了解 TEN VAD 的功能或申请接入服务，请关注相关技术社区或平台，获取最新的发布信息和资源。