VAD模型对”由于音质差的输入数据给出不理想结果“采取通过模型微调解决是否具有可行性？

收集更多的音频数据并标注语音和非语音段。收集更多的音频数据可以帮助您更好地了解您的音频数据的特点，并为 VAD 模型微调提供更多的训练数据。标注语音和非语音段可以帮助您训练更准确的 VAD 模型。

使用一些数据增强技术来扩充您的训练数据集。例如，您可以对音频数据进行加噪、变速、变调等操作，从而使模型更好地适应不同的音频数据。

选择合适的微调策略和超参数。微调策略和超参数可以直接影响微调效果。您可以尝试使用不同的微调策略和超参数来找到最佳的微调方案。

在微调过程中使用模型评估指标来监控训练进度。例如，您可以使用准确率、召回率、F1 值等指标来评估模型的性能，并根据指标的变化来调整微调策略和超参数。