1. 引言：客服場景下的VAD模型

在客服中心，每天都會產生海量的通話錄音。對這些錄音進行有效分析，可以用于服務質量監控、客戶意圖洞察、流程優化等。VAD在其中扮演著“預處理器”和“過濾器”的關鍵角色：

• 提升ASR效率與準確性：只將檢測到的語音片段送入ASR引擎，可以避免ASR對靜音和噪聲進行無效識別，減少計算資源浪費，并降低識別錯誤率。
• 精確統計通話指標：如通話時長、靜音時長、搶話率、響應時長等，這些都需要精確的語音起止點信息。
• 支持說話人日志 (Speaker Diarization)：VAD是說話人日志的第一步，先找出哪里有聲音，再判斷是誰在說話。
• 賦能下游情感分析：準確的語音片段切分是進行后續情感分析、語速分析等任務的基礎。

一個性能不佳的VAD，可能會將客戶的嘆息聲誤判為靜音，或將背景的鍵盤敲擊聲誤判為語音，導致后續所有分析的連鎖失敗。因此，一個為客服場景“量身定制”的VAD模型至關重要。

2. 問題分析：客服場景VAD的“三大挑戰”

復雜的噪聲環境