modelscope-funasr如何生成vad级别的时间戳？

在ModelScope-FunASR中生成VAD（Voice Activity Detection，语音活动检测）级别的时间戳，主要依赖于其语音处理能力以及相关的配置参数。以下是详细的步骤和说明：

1. 安装FunASR

首先，确保您已经正确安装了ModelScope-FunASR工具包。如果尚未安装，请按照以下步骤操作：

# 克隆代码仓库
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR.git
cd FunASR

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装FunASR的FunClip模块
pip install funasr[clip]

# 验证安装是否成功
python -c "import funasr.utils.cli_utils; funasr.utils.cli_utils.print_info()"

注意：确保您的Python版本为3.7或更高，并且已安装PyTorch和其他必要的依赖。

2. 配置VAD相关参数

在FunASR中，VAD功能可以通过设置相关参数来实现。这些参数通常用于控制语音活动检测的灵敏度、静音阈值等。以下是一些关键参数及其作用：

• max_sentence_silence
  设置语音断句检测的静音时长阈值，单位为毫秒（ms）。取值范围为200ms～2000ms，默认值为800ms。
  用途：当静音时长超过该阈值时，系统会认为当前句子结束。

• speech_noise_threshold
  设置噪音参数阈值，取值范围为-1到+1。
  用途：

  • 值越接近-1，判定为语音的概率越大，可能导致更多噪声被误识别为语音。
  • 值越接近+1，判定为噪音的概率越大，可能导致更多语音被误判为噪音。
    重要提示：此参数为高级参数，调整时需谨慎并进行充分测试。

• vad_model
  指定服务端的VAD模型ID。默认情况下无需设置，但如果需要使用特定的VAD模型，可以在此处指定。

3. 运行FunASR生成时间戳

在完成安装和参数配置后，您可以使用FunASR生成VAD级别的时间戳。以下是具体的操作步骤：

（1）准备输入音频文件

确保您有一个符合要求的音频文件，支持的格式包括OPUS编码和PCM原始音频。默认采样率为16000Hz，但也可以根据需求调整。

（2）调用FunASR接口

通过命令行或脚本调用FunASR的语音处理接口，启用VAD功能并生成时间戳。示例代码如下：

from funasr import AutoModel

# 初始化模型
model = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common")

# 输入音频文件路径
audio_file = "path/to/your/audio.wav"

# 调用模型进行语音处理
result = model.generate(input=audio_file, 
                        max_sentence_silence=800, 
                        speech_noise_threshold=0.0)

# 输出结果
print(result)

（3）解析输出结果

FunASR的输出结果通常包含以下信息： - 语音片段的时间戳：每个语音片段的起始时间和结束时间。 - 语音内容：对应时间段内的语音转写结果。 - VAD状态：标记语音活动的开始和结束。

示例输出：

[
  {
    "start_time": 0.5,
    "end_time": 3.2,
    "text": "你好，欢迎使用FunASR。",
    "vad_status": "active"
  },
  {
    "start_time": 3.5,
    "end_time": 5.0,
    "text": "这是一个示例。",
    "vad_status": "active"
  }
]

4. 注意事项

• 静音阈值调整：如果发现语音断句不准确，可以尝试调整max_sentence_silence参数，以适应不同的语音场景。
• 噪音环境优化：在嘈杂环境中，建议适当调整speech_noise_threshold参数，以提高语音检测的准确性。
• 模型选择：FunASR支持多种预训练模型，您可以根据具体需求选择适合的模型。例如，damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common是一个常用的中文语音处理模型。

通过以上步骤，您可以使用ModelScope-FunASR生成VAD级别的时间戳，并将其应用于语音活动检测、语音分割等场景。