[Python] TEN VAD轻量级语音活动检测器：306KB超低延迟，优化实时语音交互

在语音交互系统中，最关键的一步往往不是识别内容本身，而是先精准判断“是否有人在说话”。这一步技术称为VAD（语音活动检测）。一个高效的VAD模块能显著降低系统延迟、减少无效音频处理带来的计算开销，并使语音起止点的判定更为精确，从而全面提升语音链路的用户体验。

近期在GitHub上出现了一款专为实时语音流设计的开源VAD工具——TEN VAD。它能够快速、稳定地检测语音的起始与结束，旨在让语音助手、实时语音识别（STT）以及对话式AI的交互体验更加流畅自然。

项目简介

TEN VAD是一款面向实时语音流的轻量级语音活动检测器。它基于深厚的实时语音处理技术积累，专注于在各种复杂声学环境下精准识别并定位人声。无论是有效过滤背景噪声，还是精确判断说话人的自然停顿与语句结束，TEN VAD都能提供可靠支持，帮助开发者构建响应迅捷、交互流畅的AI语音应用。

简而言之，它可以被视作AI系统的“智能耳朵”，负责精确侦听用户何时开始说话、何时讲话完毕，是语音识别流程前的第一道关卡。

作为GitHub Trending的上榜项目，它不仅是替代WebRTC VAD和Silero VAD的优秀方案，更已被语音识别领域的权威框架Kaldi（具体为k2-fsa/sherpa-onnx项目）集成，成为其官方支持的唯二VAD选项之一，这充分证明了其可靠性与高性能。

目前，该项目在GitHub上已收获近2k星标，关注度持续攀升。

项目体验展示

对于希望快速体验TEN VAD效果的开发者，推荐使用Hugging Face Space上提供的在线演示。

https://huggingface.co/spaces/TEN-framework/ten-agent-demo

访问上述链接即可在线体验TEN VAD的实时语音检测能力。

测试表明，在中英文混合语境下，TEN VAD结合其TEN Turn Detection（对话轮次检测）功能后，表现尤为出色。它能够自然地判断用户是正在思考中的短暂停顿，还是已完成发言等待回复，而非机械地抢答或中断用户。

此外，它具备极强的抗干扰能力，键盘敲击声、背景交谈或远处音乐等常见噪音均不易引发误触发，从而避免了AI的“胡乱插话”。

这种拟人化的实时交互体验，显著优于许多常规的AI语音工具。

功能特性

• 超低延迟：能极速检测语音的开始与结束，相比Silero VAD有数百毫秒的响应优势，使智能体（Agent）反应更为迅捷。
• 高准确率：在公开测试集上，其精准度-召回率曲线优于WebRTC VAD和Silero VAD，误触发和漏触发的情况更少。

• 极致轻量与低功耗：Linux平台动态库体积仅306KB，计算复杂度低，内存占用少，适合边缘设备部署；在不同性能的CPU上均能保持较低的RTF（实时因子），无需GPU即可流畅运行，对老旧设备友好。

• 跨平台灵活部署：支持Windows、Linux、macOS等六大主流平台，并提供多语言接口。模型采用ONNX格式，可在多种硬件上直接推理，集成简便。
• 灵活适配音频参数：默认支持16kHz音频输入，提供160采样点（10ms）和256采样点（16ms）两种优化帧配置选项，其他采样率可通过重采样兼容，满足不同实时处理场景的需求。
• 强大的生态整合：作为TEN Framework的重要组成部分，它可以与框架内的对话状态管理、轮次检测等组件无缝协同，为构建复杂的语音交互应用提供坚实基础。

快速安装与使用

TEN VAD提供了覆盖全平台、支持多语言的本地化部署方案，无需复杂配置。

以Python为例，可以通过git克隆或pip两种方式安装：

# 方式1：git克隆
git clone https://github.com/TEN-framework/ten-vad.git
cd ten-vad/examples
pip install -r requirements.txt

# 方式2：pip直接安装
pip install -U --force-reinstall -v git+https://github.com/TEN-framework/ten-vad.git

在Linux系统上可能需要安装额外的运行库：

sudo apt update && sudo apt install libc++1

基础调用示例非常简洁，三步即可完成，开发者无需深入底层细节：

# 1. 导入模块
from ten_vad import TenVad
import numpy as np

# 2. 初始化VAD实例
vad = TenVad()

# 3. 处理音频（输入需为16kHz采样率的PCM音频数据）
audio_data = np.fromfile("test.wav", dtype=np.int16)  # 加载音频文件
probability, is_speech = vad.process(audio_data)
print(f"语音概率：{probability:.2f}，是否为语音：{is_speech}")

对于流式处理场景，可以直接使用项目提供的示例脚本：

# 测试音频文件并将结果输出到文本文件
python test.py s0724-s0730.wav out.txt

此外，它也支持在JavaScript/Node.js/Web环境中使用，可通过npm直接安装。同时也提供了对原生C、C++、Java (JNI) 的支持，便于在不同技术栈的项目中集成。对于使用Node.js进行后端开发的团队来说，集成同样便捷。

小结

语音活动检测（VAD）是构建自然语音交互系统的“第一道门槛”，其性能直接决定了AI助手的“听感”与最终用户体验。TEN VAD凭借其低延迟、高准确、轻量级和跨平台的核心优势，有效解决了传统VAD工具的一些常见痛点。无论是个人开发者进行快速原型验证，还是企业级项目的生产环境落地，它都能提供良好的适配性。

该项目目前仍在积极迭代中，未来计划扩展更多语言支持和场景适配。如果你正在开发语音助手、实时音视频通话、AI客服等相关应用，不妨尝试集成这款开源工具，短短几分钟即可完成部署，有望让你产品的语音交互体验迈上一个新台阶。

更多详细功能与更新，请访问项目GitHub仓库查看：

https://github.com/ten-framework/ten-vad