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# AliFsmnVadSharp
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##### 简介：
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项目中使用的VAD模型是阿里巴巴达摩院提供的FSMN-Monophone VAD模型。
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**项目基于Net 6.0，使用C#编写，调用Microsoft.ML.OnnxRuntime对onnx模型进行解码，支持跨平台编译。项目以库的形式进行调用，部署非常方便。**
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VAD整体流程的rtf在0.008左右。
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##### 用途：
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16k中文通用VAD模型：可用于检测长语音片段中有效语音的起止时间点.
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FSMN-Monophone VAD是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型，用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息，并将检测出来的有效音频片段输入识别引擎进行识别，减少无效语音带来的识别错误。
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##### VAD常用参数调整说明（参考：vad.yaml文件）：
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max_end_silence_time：尾部连续检测到多长时间静音进行尾点判停，参数范围500ms～6000ms，默认值800ms(该值过低容易出现语音提前截断的情况)。
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speech_noise_thres：speech的得分减去noise的得分大于此值则判断为speech，参数范围：（-1,1）
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取值越趋于-1，噪音被误判定为语音的概率越大，FA越高
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取值越趋于+1，语音被误判定为噪音的概率越大，Pmiss越高
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通常情况下，该值会根据当前模型在长语音测试集上的效果取balance
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##### 模型获取
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##### 调用方式：
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###### 1.添加项目引用
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using AliFsmnVadSharp;
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###### 2.初始化模型和配置
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```csharp
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string applicationBase = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;
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string modelFilePath = applicationBase + "./speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/model.onnx";
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string configFilePath = applicationBase + "./speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/vad.yaml";
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string mvnFilePath = applicationBase + "./speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/vad.mvn";
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int batchSize = 2;//批量解码
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AliFsmnVad aliFsmnVad = new AliFsmnVad(modelFilePath, configFilePath, mvnFilePath, batchSize);
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```
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###### 3.调用
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方法一(适用于小文件)：
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```csharp
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SegmentEntity[] segments_duration = aliFsmnVad.GetSegments(samples);
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```
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方法二(适用于大文件)：
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```csharp
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SegmentEntity[] segments_duration = aliFsmnVad.GetSegmentsByStep(samples);
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```
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###### 4.输出结果：
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```
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load model and init config elapsed_milliseconds:463.5390625
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vad infer result:
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[[70,2340][2620,6200][6480,23670][23950,26250][26780,28990][29950,31430][31750,37600][38210,46900][47310,49630][49910,56460][56740,59540][59820,70450]]
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elapsed_milliseconds:662.796875
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total_duration:70470.625
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rtf:0.009405292985552491
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```
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输出的数据，例如：[70,2340]，是以毫秒为单位的segement的起止时间，可以以此为依据对音频进行分片。其中静音噪音部分已被去除。
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其他说明：
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测试用例：AliFsmnVadSharp.Examples。
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测试环境：windows11。
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测试用例中samples的计算,使用的是NAudio库。
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通过以下链接了解更多：
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https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary
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