提升音频转录准确性：VAD技术的应用与挑战
引言
在音频转录技术飞速发展的今天，我们面临着一个普遍问题：在嘈杂环境中，转录系统常常将非人声误识别为人声，导致转录结果出现错误。例如，在whisper模式下，系统可能会错误地转录出“谢谢大家”。本文将探讨如何通过声音活动检测（VAD）技术来解决这一问题，并详细分析在实施过程中遇到的两个主要技术挑战。
背景
音频转录技术的核心目标是将语音内容准确地转换成文本。然而，在实际应用中，背景噪音常常干扰这一过程，使得系统错误地将非人声声音识别为人类语音，从而降低了转录的准确性和可靠性。
解决方案：VAD技术
为了提高转录的准确性，我们采用了声音活动检测（VAD）技术。VAD技术能够区分人声和非人声，帮助过滤掉非人声的噪音，确保转录结果的准确性。
技术挑战与解决方案
问题1：麦克风音频采集数据不对应
在实际应用中，我们发现不同麦克风采集的音频数据在格式和质量上存在差异，这导致了数据不对应问题。为了解决这一问题，我们需要对采集到的音频数据进行转换，以确保它们能够被VAD技术正确处理。
数据转换步骤
- 采样率统一：将不同采样率的音频数据转换为统一的采样率，以保证数据的一致性。
- 通道数调整：将多声道音频数据转换为单声道，以适应VAD模型的输入要求。
- 格式标准化：将音频数据转换为VAD模型所需的格式，例如【1，128，4】的格式。
// 将音频数据转换 16khz 格式
**static** **func** convertTo16kHzWAV(inputAudio: [Float], engine: AVAudioEngine ) -> [Float]? {
// guard let audioInputNode = engine.inputNode else { return nil }
**let** audioInputNode = engine.inputNode
**let** inputFormat = audioInputNode.outputFormat(forBus: 0)
**guard** **let** inputBuffer = AVAudioPCMBuffer(
pcmFormat: inputFormat,
frameCapacity: AVAudioFrameCount(inputAudio.count)
) **else** {
**return** **nil**
}
inputBuffer.frameLength = AVAudioFrameCount(inputAudio.count)
**let** audioBuffer = inputBuffer.floatChannelData?[0]
**for** i **in** 0 ..< inputAudio.count {
audioBuffer?[i] = inputAudio[i]
}
**let** outputFormat = AVAudioFormat(
commonFormat: .pcmFormatInt16,
sampleRate: 16000.0,
channels: 1,
interleaved: **false**
)!
**guard** **let** resampledPCMBuffer = AVAudioPCMBuffer(
pcmFormat: outputFormat,
frameCapacity: AVAudioFrameCount(Double(inputAudio.count) *
Double(16000.0 / inputFormat.sampleRate))
) **else** {
**return** **nil**
}
**let** resampler = AVAudioConverter(from: inputFormat, to: outputFormat)
**let** inputBlock: AVAudioConverterInputBlock = { _, outStatus **in**
outStatus.pointee = AVAudioConverterInputStatus.haveData
**return** inputBuffer
}
**var** error: NSError?
**let** status = resampler?.convert(
to: resampledPCMBuffer,
error: &error,
withInputFrom: inputBlock
)
**if** status != .error {
**let** resampledAudio = Array(UnsafeBufferPointer(
start: resampledPCMBuffer.int16ChannelData?[0],
count: Int(resampledPCMBuffer.frameLength)
))
**var** int16Audio: [Float] = []
**for** sample **in** resampledAudio {
**let** int16Value = max(-1.0, min(Float(sample) / 32767.0, 1.0))
int16Audio.append(int16Value)
}
**return** int16Audio
} **else** {
print("Error during resampling: \(error?.localizedDescription ?? "Unknown error")")
**return** **nil**
}
}
问题2：VAD的机器学习模型与数据格式
VAD技术基于机器学习，对输入数据的格式有特定要求。在机器学习领域，数据的格式直接影响模型的性能。因此，我们需要将音频数据转换为适合VAD模型处理的格式。
数据格式的重要性
- 1：代表单声道音频数据，这是因为VAD模型通常是基于单声道数据训练的。
- 128：代表每个时间窗口的采样点数，这个数字可以根据模型的具体要求进行调整。
- 4：代表每个采样点的比特深度，例如，4可以代表4位的PCM编码，这是为了确保音频数据在转换过程中不失真。
// 将数据转换成 指定 图 格式
**static** **func** reshapeData(floatData: [Float], targetShape: (Int, Int, Int)) -> [Float] {
**let** (_, rows, cols) = targetShape
**let** requiredSize = rows * cols
// 填充或裁剪数据到需要的大小
**var** paddedData = floatData
**if** paddedData.count < requiredSize {
paddedData.append(contentsOf: Array(repeating: 0.0, count: requiredSize - paddedData.count))
} **else** **if** paddedData.count > requiredSize {
paddedData = Array(paddedData.prefix(requiredSize))
}
// 输出展平后的数据
**return** paddedData
}
结论
通过采用VAD技术并解决麦克风音频采集数据不对应以及数据格式转换的问题，我们可以显著提高音频转录的准确性。这不仅能够减少错误转录的发生，还能提升用户在嘈杂环境中使用音频转录系统的体验。随着技术的不断进步，我们相信VAD技术将在音频处理领域发挥更大的作用，为用户带来更加准确和可靠的转录服务。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42429220/article/details/144457235
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！