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。

WKD

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。