Silero-VAD 在中文数据集上的性能分析与优化建议

项目背景

Silero-VAD 是一个开源的语音活动检测(VAD)工具，主要用于识别音频中的人声部分。该工具基于深度学习技术，能够有效区分语音和非语音片段，广泛应用于语音处理、语音识别和说话人日志等场景。

中文数据集上的性能问题

近期有用户反馈，Silero-VAD 在处理中文语音数据集时表现不佳，特别是在阿里会议(AliMeeting)和AISHELL-4等中文数据集上。主要问题表现为：

1. 人声被错误识别为噪声而被过滤
2. 语音活动检测的准确率较低
3. 在多人对话场景下性能下降明显

从测试数据来看，在某些情况下，语音丢失率(MS)高达20%-30%，而错误接受率(FA)和语音错误率(SER)也处于较高水平，导致总体识别错误率(DER)在某些场景下接近80%。

技术分析

语音活动检测模型的性能通常受以下因素影响：

1. 训练数据分布：原始模型可能主要基于英语等西方语言训练，对中文语音特征学习不足
2. 声学环境差异：中文语音的基频、语调等声学特征与西方语言存在差异
3. 参数配置：默认参数可能不适合中文语音场景
4. 背景噪声特性：中文会议场景的噪声特性可能与训练数据不同

优化建议

针对中文数据集的优化可以从以下几个方面入手：

1. 参数调优

尝试调整以下关键参数：

• 阈值(threshold)：对于安静环境可适当降低，嘈杂环境则提高
• 最小静音时长(min_silence_samples)：根据中文语音特点调整
• 窗口大小(window_size_samples)：1536样本的窗口可能需要调整以适应中文语音特性

2. 模型更新

最新发布的VAD版本已针对多语言场景进行了优化，训练数据覆盖了6000多种语言。建议：

• 升级到最新版本模型
• 测试新版在中文数据集上的表现
• 如问题仍然存在，可考虑提供样本数据帮助进一步优化

3. 数据预处理

针对中文语音特点，可以尝试：

• 调整采样率以适应中文语音频率范围
• 增加针对中文语音的预处理步骤
• 对输入音频进行适当的增益控制

未来展望

随着Silero-VAD项目的持续发展，开发者已表示会将中文数据集纳入验证集，这将有助于提高模型在中文场景下的稳定性。对于有特殊需求的中文应用场景，建议：

1. 收集代表性的中文语音样本
2. 参与开源社区的问题反馈
3. 考虑在特定场景下进行模型微调

通过社区协作和持续优化，Silero-VAD在中文语音处理领域的性能有望得到显著提升。