语音活动检测 (VAD, Voice Activity Detection) 是音频处理领域中的一种重要技术，它能够在音频流中检测语音活动，从而区分语音与噪音信号。VAD 技术在许多应用中得到了广泛的使用，例如语音编码、语音识别、实时通信中的带宽优化等。在实时通信系统（如 WebRTC）中，VAD 的有效性至关重要，它可以帮助系统在没有语音活动时节省网络带宽和计算资源，同时保持高效的音频传输。

在这篇博文中，我们将详细解读 WebRTC 中的 VAD 源代码，并通过代码讲解剖析其背后的工作原理，帮助读者更深入理解 VAD 技术在实际应用中的实现与逻辑。

目录

什么是语音活动检测 (VAD)

WebRTC VAD 的总体架构

VAD 工作的核心步骤

初始化与模式设置

特征提取与滤波处理

语音和噪声的概率建模 (GMM)

语音活动的决策与模型更新

代码流程深度解析

vad_core.c：VAD 核心处理逻辑

vad_gmm.c：高斯混合模型 (GMM) 的实现

vad_sp.c：信号处理与滤波

WebRTC VAD 的关键优化点

总结

1. 什么是语音活动检测 (VAD)

语音活动检测 (VAD) 是一种用于检测音频流中是否存在语音活动的技术。它的主要目标是在连续的音频信号中区分语音信号和背景噪声，从而帮助系统做出带宽管理、噪声抑制等决策。VAD 的应用非常广泛，包括但不限于：

语音编码：通过检测是否有语音活动来决定是否需要编码传输，从而节省带宽。

实时通信：在 WebRTC 这样的实时音视频通信中，VAD 可以减少带宽消耗，仅在有语音时传输数据。

语音识别：在语音输入系统中，VAD 可以帮助判断用户是否在讲话，避免无效数据的处理。

2. WebRTC VAD 的总体架构

WebRTC 的 VAD 实现由多个模块组成，每个模块承担特定的职责。通过多个模块的协作，VAD 能够从原始音频信号中提取特征，计算语音和噪声的概率，并做出语音活动的判断。

以下是 WebRTC VAD 的关键模块：

vad_core.c：VAD 的核心模块，负责初始化、模式设置、特征提取和判决逻辑。

vad_gmm.c：实现高斯混合模型 (GMM)，用来计算语音和噪声的概率分布。

vad_sp.c：信号处理模块，负责滤波和分频处理。

vad_filterbank.c：负责将输入信号分割为多个频段，用于计算各个频段的特征值。

3. VAD 工作的核心步骤

WebRTC VAD 的工作流程可以划分为几个主要步骤：初始化与模式设置、特征提取、概率建模（GMM）、最终决策与模型更新。接下来，我们会详细讨论每个步骤的实现逻辑。

3.1 初始化与模式设置

在进行语音检测之前，首先需要初始化 VAD 实例，准备好其内部的状态信息和滤波器状态。此外，我们还需要设置 VAD 的工作模式。VAD 有不同的模式，每种模式对应不同的灵敏度和比特率需求。

<code>VadInstT vad_instance;

WebRtcVad_InitCore(&vad_instance); // 初始化VAD核心

WebRtcVad_set_mode_core(&vad_instance, 1); // 设置VAD为模式1（低比特率模式）

WebRtcVad_InitCore()：用于初始化 VAD 核心模块，清空内部状态，初始化滤波器，并加载 PDF 参数（概率密度函数）。这是 VAD 启动的第一步。

WebRtcVad_set_mode_core()：用于设置 VAD 的工作模式。VAD 有四个模式，分别是：

模式 0：高质量模式，灵敏度低但误判少。

模式 1：低比特率模式，在带宽有限的情况下使用。

模式 2：激进模式，灵敏度较高，适用于嘈杂环境。

模式 3：非常激进的模式，灵敏度最高，适用于对带宽要求非常严格的场景。

通过这种模式设置，系统可以根据场景的不同调整 VAD 的性能与灵敏度，以达到最佳效果。

3.2 特征提取与滤波处理

一旦 VAD 被初始化并设定了工作模式，接下来需要从音频信号中提取特征值。这一过程需要使用信号处理和滤波技术将音频信号分割为多个频带，并计算每个频带的能量特征。

频带划分与滤波

VAD 使用 SplitFilter() 函数对输入的音频信号进行频带分割。通过多次调用该函数，输入信号被划分为不同频率范围的子信号（如 0-500Hz，500-1000Hz 等）。

SplitFilter(in_ptr, data_length, &self->upper_state[frequency_band],

&self->lower_state[frequency_band], hp_out_ptr, lp_out_ptr);

SplitFilter() 函数主要使用了 全通滤波器 技术对信号进行分割，将其拆分为上频段和下频段的子信号。通过这种分频技术，我们可以更精准地捕捉信号中不同频段的能量变化，从而为后续的语音活动检测提供信息。

能量计算

完成频带分割后，VAD 会调用 LogOfEnergy() 函数来计算每个频带的能量。这一步骤非常关键，因为信号的能量变化直接反映了语音活动的存在。

LogOfEnergy(hp_60, length, kOffsetVector[5], &total_energy, &features[5]);

LogOfEnergy() 函数通过对信号能量的对数求值，计算出每个频带的对数能量值，并将这些能量值存储在 features 数组中。同时，该函数还会返回整个信号的总能量值 total_energy。

3.3 语音和噪声的概率建模（GMM）

在得到每个频带的能量特征值后，VAD 会使用 高斯混合模型（GMM） 来对语音和噪声的概率进行建模。高斯混合模型假设信号可以表示为多个高斯分布的加权和。

WebRtcVad_GaussianProbability() 函数用于计算特定输入特征值在高斯分布下的概率。

WebRtcVad_GaussianProbability(features[channel],

self->noise_means[gaussian],

self->noise_stds[gaussian],

&deltaN[gaussian]);

高斯混合模型 (GMM) 工作原理

在 VAD 中，GMM 通过建立两个高斯模型来描述语音和噪声的分布。通过对每个频带的特征值与这两个模型进行比较，GMM 可以计算出当前信号属于“语音”还是“噪声”的概率。

GMM 的计算公式如下：

P(x | mean, std) = 1 / s * exp(-(x - m)^2 / (2 * s^2))

其中 x 是输入特征值，mean 是均值，std 是标准差。通过计算语音和噪声的概率分布，VAD 能够做出语音活动的判断。

3.4 语音活动的决策与模型更新

在得到语音和噪声的概率后，VAD 会计算 对数似然比 (Log Likelihood Ratio, LLR)，并根据 LLR 做出最终决策。对数似然比用于衡量输入信号更像“语音”还是“噪声”。

log_likelihood_ratio = shifts_h0 - shifts_h1;

shifts_h0 和 shifts_h1 分别表示噪声和语音的概率对数。通过对它们的差值计算 LLR，如果 LLR 大于某个阈值，则 VAD 判断当前帧为语音信号，否则为噪声信号。

模型更新

在做出语音/噪声判断后，VAD 会根据当前帧的结果对其内部模型进行更新。更新的内容包括高斯模型的均值和标准差，从而使得模型能够逐渐适应音频信号的变化。

self->speech_means[gaussian] = smk2;

self->noise_means[gaussian] = nmk3;

通过不断更新，VAD 能够动态适应不同环境下的音频变化，提高语音活动检测的准确性。

4. 代码流程深度解析

4.1 vad_core.c：VAD 核心逻辑

vad_core.c 是 VAD 的核心模块，负责初始化、模式设置和特征提取。其主要功能包括：

初始化VAD：为 VAD 分配内存并初始化内部状态。

模式设置：设置 VAD 的工作模式，决定其灵敏度。

特征提取：通过滤波和频带划分从音频信号中提取特征值。

4.2 vad_gmm.c：高斯混合模型 (GMM)

vad_gmm.c 负责实现高斯混合模型，用于计算语音和噪声的概率。GMM 通过比较每个频带的能量特征与预设的语音和噪声模型来判断当前信号的类别。

4.3 vad_sp.c：信号处理与滤波

vad_sp.c 主要实现了音频信号的滤波操作，通过 全通滤波器 对信号进行分频，并计算各频带的能量。

4.4 vad_filterbank.c：滤波器实现

vad_filterbank.c 实现了分频滤波器的具体逻辑。通过多次调用该模块的函数，音频信号被分割为多个频段，从而计算每个频段的能量特征。

5. WebRTC VAD 的关键优化点

频带分割的灵活性

通过全通滤波器，VAD 可以灵活地将音频信号分割为不同的频段，并且这些频段的划分依据音频的频谱特性，能够捕捉到语音信号的主要特征。

动态模型更新

VAD 在每次做出语音或噪声判断后，都会根据当前帧的特征更新其内部的高斯模型。这种动态更新的机制使得 VAD 能够适应不同的环境，从而提高检测的准确性。

6. 总结

WebRTC VAD 是一个复杂且高度优化的语音检测系统，通过信号处理、特征提取和概率建模，它能够实时检测音频信号中的语音活动。本文通过详细剖析其核心模块与工作流程，帮助读者理解 VAD 的内部实现原理。通过这种深入理解，开发者可以在实际项目中更加高效地应用 VAD 技术，优化语音处理系统的性能。

VAD 的应用场景非常广泛，不论是在实时通信、语音识别，还是噪声抑制中，它都扮演着至关重要的角色。理解其工作原理，有助于开发更智能、更高效的音频处理系统。