引言

在音頻轉錄技術飛速發展的今天，我們面臨著一個普遍問題：在嘈雜環境中，轉錄系統常常將非人聲誤識別為人聲，導致轉錄結果出現錯誤。例如，在whisper模式下，系統可能會錯誤地轉錄出“謝謝大家”。本文將探討如何通過聲音活動檢測（VAD）技術來解決這一問題，并詳細分析在實施過程中遇到的兩個主要技術挑戰。

WKD

背景

音頻轉錄技術的核心目標是將語音內容準確地轉換成文本。然而，在實際應用中，背景噪音常常干擾這一過程，使得系統錯誤地將非人聲聲音識別為人類語音，從而降低了轉錄的準確性和可靠性。

解決方案：VAD技術

為了提高轉錄的準確性，我們采用了聲音活動檢測（VAD）技術。VAD技術能夠區分人聲和非人聲，幫助過濾掉非人聲的噪音，確保轉錄結果的準確性。

技術挑戰與解決方案

問題1：麥克風音頻采集數據不對應

在實際應用中，我們發現不同麥克風采集的音頻數據在格式和質量上存在差異，這導致了數據不對應問題。為了解決這一問題，我們需要對采集到的音頻數據進行轉換，以確保它們能夠被VAD技術正確處理。

數據轉換步驟

1. 采樣率統一：將不同采樣率的音頻數據轉換為統一的采樣率，以保證數據的一致性。
2. 通道數調整：將多聲道音頻數據轉換為單聲道，以適應VAD模型的輸入要求。
3. 格式標準化：將音頻數據轉換為VAD模型所需的格式，例如【1，128，4】的格式。

// 將音頻數據轉換 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**}}

問題2：VAD的機器學習模型與數據格式

VAD技術基于機器學習，對輸入數據的格式有特定要求。在機器學習領域，數據的格式直接影響模型的性能。因此，我們需要將音頻數據轉換為適合VAD模型處理的格式。

數據格式的重要性

• 1：代表單聲道音頻數據，這是因為VAD模型通常是基于單聲道數據訓練的。
• 128：代表每個時間窗口的采樣點數，這個數字可以根據模型的具體要求進行調整。
• 4：代表每個采樣點的比特深度，例如，4可以代表4位的PCM編碼，這是為了確保音頻數據在轉換過程中不失真。

// 將數據轉換成 指定 圖 格式**static** **func** reshapeData(floatData: [Float], targetShape: (Int, Int, Int)) -> [Float] {**let** (_, rows, cols) = targetShape**let** requiredSize = rows * cols// 填充或裁剪數據到需要的大小**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))}// 輸出展平后的數據**return** paddedData}

結論

通過采用VAD技術并解決麥克風音頻采集數據不對應以及數據格式轉換的問題，我們可以顯著提高音頻轉錄的準確性。這不僅能夠減少錯誤轉錄的發生，還能提升用戶在嘈雜環境中使用音頻轉錄系統的體驗。隨著技術的不斷進步，我們相信VAD技術將在音頻處理領域發揮更大的作用，為用戶帶來更加準確和可靠的轉錄服務。