fasr-vad-marblenet 0.5.0

NVIDIA MarbleNet vad model for fasr

fasr-vad-marblenet

基于 NVIDIA MarbleNet ONNX 推理脚本封装的 VAD 插件，为 fasr 提供离线语音活动检测能力。插件已内置 model.onnx，默认可直接加载。

安装

pip install fasr-vad-marblenet

注册模型

注册名	类	说明
marblenet	MarbleNetForVAD	NVIDIA MarbleNet 非流式 VAD，ONNX Runtime 推理

使用方式

在流水线中使用

from fasr import AudioPipeline

pipeline = (
    AudioPipeline()
    .add_pipe("detector", model="marblenet", checkpoint_dir="/path/to/onnx_dir")
    .add_pipe("recognizer", model="paraformer")
)

单独使用模型

模型实例化时会自动执行 download_checkpoint() + load_checkpoint()，默认使用插件内置 ONNX，无需手动调用：

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

model = registry.vad_models.get("marblenet")()

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

若需使用自定义权重目录，可重新调用 load_checkpoint：

model.load_checkpoint("/path/to/custom/marblenet")

运行期 / 会话参数

构造时传入，或通过字段赋值覆盖：

参数	类型	默认值	说明
checkpoint	str | None	None	远程 repo_id；非空时实例化会自动下载到 cache_dir，默认使用插件内置 ONNX
cache_dir	str | Path | None	None	缓存目录，None 使用 fasr.utils.get_cache_dir()
endpoint	Literal["modelscope", "huggingface", "hf-mirror"]	"hf-mirror"	下载端点
model_path	str | Path | None	None	直接指定 .onnx 文件路径，优先级高于 checkpoint_dir
providers	list[str] | None	["CPUExecutionProvider"]	ONNX Runtime provider 列表
intra_op_num_threads	int	2	ONNX Runtime 算子内并行线程数
inter_op_num_threads	int	0	ONNX Runtime 算子间并行线程数

VAD 算法参数

参数	类型	默认值	说明
speaking_score	float	0.5	语音激活阈值，高于此值判定为开始说话
silence_score	float	0.5	语音结束阈值，高于此值判定为回到静音
fusion_threshold	float	0.1	邻近片段合并阈值（秒），间隔小于此值的片段会合并
min_speech_duration	float	0.05	最小语音段时长（秒），短于此值的片段会被过滤
output_frame_length	int	320	每帧采样点数，默认对应 20ms@16kHz

VAD 参数调优

片段长度主要由 silence_score 和 fusion_threshold 控制：

问题	调整方式	说明
片段过长	降低 silence_score 或 fusion_threshold	让模型更容易切分
片段过短/碎片化	提高 silence_score 或 fusion_threshold	让模型更稳定，合并邻近片段

参数调整示例

减少片段长度（更细粒度切分）：

pipeline.add_pipe(
    "detector",
    model="marblenet",
    silence_score=0.3,        # 降低阈值，更容易检测到语音结束
    fusion_threshold=0.05,    # 降低合并阈值，减少片段合并
)

增加片段长度（减少碎片化）：

pipeline.add_pipe(
    "detector",
    model="marblenet",
    silence_score=0.7,        # 提高阈值，需要更确信才结束片段
    fusion_threshold=0.3,     # 提高合并阈值，合并更多邻近片段
    min_speech_duration=0.1,  # 过滤短片段
)

单独使用模型时调整参数：

model = registry.vad_models.get("marblenet")(
    silence_score=0.3,
    fusion_threshold=0.05,
)
# or mutate after construction
model.silence_score = 0.3
model.fusion_threshold = 0.05

依赖

• fasr
• numpy >= 1.24
• onnxruntime >= 1.16.0
• Python 3.10–3.12