在ModelScope-FunASR中，语音识别系统中的声音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）模块负责检测和分离语音信号中的语音和非语音部分，这对于后续的语音识别至关重要。然而，有时VAD可能会将一些本应被视为单一语音段的句子错误地分割成两段，这可能是由于VAD的灵敏度设置不当或者背景噪音的影响。
为了解决这个问题，您可以尝试调整VAD的灵敏度参数，这通常涉及到能量阈值（energy threshold）和过零率（zero-crossing rate）的调整。这两个参数控制了VAD判断语音帧的依据：能量阈值用于区分静音和有声片段，而过零率用于区分清音和浊音。
能量阈值：如果能量阈值设置得过高，VAD可能会错过一些实际的语音段；如果设置得过低，则可能会将非语音段误判为语音。
过零率：过零率高的区域通常表示语音存在，但过高或过低的过零率阈值都可能导致错误的语音判决。
在ModelScope-FunASR中，您可以通过调整VAD模型的参数来优化这一行为。具体来说，您可以尝试增大能量阈值或减小过零率阈值，这样可以使VAD更倾向于将连续的语音段判断为同一语音事件，从而减少错误切割的情况。
需要注意的是，调整这些参数可能会影响VAD对其他类型信号的判断，比如可能会使VAD误将背景噪音判断为语音，或者错过一些实际上的非语音段。因此，调整时应综合考虑语音识别的准确性和鲁棒性，可能需要多次试验以找到最适合您具体应用场景的参数设置。
此外，您还可以考虑使用不同的VAD实现，例如WebRTC VAD或深度学习的VAD方法VADNet，它们可能在处理连续语音和噪声环境方面有更优秀的表现。
最后，对于VAD的优化，除了参数调整外，还可以尝试数据增强、模型微调等技巧来改善VAD的性能，使其更好地适应您的具体应用场景。
