标签：image 重点 好的 cal 算法 sam alc rtc 范围
摘要：
在上一篇的文档中，分析unimrcp中vad算法的诸多弊端，但是有没有一种更好的算法来取代呢。目前有两种方式 1. GMM 2. DNN。
其中鼎鼎大名的WebRTC VAD就是采用了GMM 算法来完成voice active dector。今天笔者重点介绍WebRTC VAD算法。在后面的文章中，
我们在刨析DNN在VAD的中应用。下面的章节中，将介绍WebRTC的检测原理。
原理：
首先呢，我们要了解一下人声和乐器的频谱范围，下图是音频的频谱。
本图来源于网络
根据音频的频谱划分了6个子带，80Hz~250Hz，250Hz~500Hz,500Hz~1K,1K~2K,2K~3K,3K~4K，分别计算出每个子带的特征。
步骤：
第一步：降频
WebRTC 支持8kHz 16kHz 32kHz 48kHz的音频，但是WebRTC首先都将16kHz 32kHz 48kHz首先降频到8kHz，再进行处理。
1 int16_t speech_nb[240]; // 30 ms in 8 kHz. 2 const size_t kFrameLen10ms = (size_t) (fs / 100); 3 const size_t kFrameLen10ms8khz = 80; 4 size_t num_10ms_frames = frame_length / kFrameLen10ms; 5 int i = 0; 6 for (i = 0; i < num_10ms_frames; i++) { 7 resampleData(audio_frame, fs, kFrameLen10ms, &speech_nb[i * kFrameLen10ms8khz], 8 8000); 9 } 10 size_t new_frame_length = frame_length * 8000 / fs; 11 // Do VAD on an 8 kHz signal 12 vad = WebRtcVad_CalcVad8khz(self, speech_nb, new_frame_length);
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原文地址：https://www.cnblogs.com/damizhou/p/11318668.html
