fasr-vad-fsmn 0.3.9

fsmn vad model for fasr

fasr-vad-fsmn

基于 FSMN（Feedforward Sequential Memory Networks）的语音活动检测模型插件，使用 ONNX Runtime 推理，为 fasr 提供高效离线 VAD 能力。

安装

pip install fasr-vad-fsmn

注册模型

注册名	类	说明
fsmn	FSMNForVAD	FSMN 离线 VAD，ONNX Runtime 推理，内置默认权重

使用方式

在流水线中使用

from fasr import AudioPipeline

pipeline = (
    AudioPipeline()
    .add_pipe("detector", model="fsmn")
    .add_pipe("recognizer", model="paraformer")
    .add_pipe("sentencizer", model="ct_transformer")
)

单独使用模型

from fasr.config import registry
from fasr.data import Waveform

model = registry.vad_models.get("fsmn")()
model.from_checkpoint()  # 使用内置权重

waveform = Waveform.from_file("example.wav")
segments = model.detect(waveform)
for seg in segments:
    print(f"{seg.start_ms}ms - {seg.end_ms}ms")

动态更新 VAD 配置

model.update_config(
    max_end_silence_time=500,
    speech_noise_thres=0.5,
)
print(model.get_config())

from_checkpoint 参数

参数	类型	默认值	说明
checkpoint_dir	str | Path | None	内置权重目录	模型权重目录，需含 config.yaml 和 ONNX 模型文件
device_id	str | int | None	None	ONNX Runtime 设备 ID
num_threads	int	2	推理线程数
compile	bool	False	是否编译预处理

VAD 配置参数

以下参数可在实例化时设置，也可通过 update_config() 动态更新：

参数	类型	默认值	说明
detect_mode	int	1	检测模式：0=单句，1=多句
max_end_silence_time	int	800	语音段结束后最大静音时长（毫秒）
max_start_silence_time	int	3000	开始前最大静音时长（毫秒）
max_single_segment_time	int	60000	单段最大时长（毫秒）
speech_noise_thres	float	0.6	语音/噪声判定阈值（0-1）
sil_to_speech_time_thres	int	150	静音→语音转换阈值（毫秒）
speech_to_sil_time_thres	int	150	语音→静音转换阈值（毫秒）
window_size_ms	int	200	检测窗口大小（毫秒）
do_start_point_detection	bool	True	是否检测起始点
do_end_point_detection	bool	True	是否检测结束点
do_extend	int	1	是否扩展语音段边界
lookback_time_start_point	int	200	起始点回看时间（毫秒）
lookahead_time_end_point	int	100	结束点前瞻时间（毫秒）
snr_mode	int	0	信噪比模式
snr_thres	float	-100.0	信噪比阈值
decibel_thres	float	-100.0	分贝阈值
speech_2_noise_ratio	float	1.0	语音噪声比
fe_prior_thres	float	1e-4	前端先验阈值
frame_in_ms	int	10	帧间隔（毫秒）
frame_length_ms	int	25	帧长度（毫秒）

依赖

• fasr
• funasr、funasr-onnx
• torch、torchaudio
• sentencepiece
• Python 3.10–3.12