VAD Awesome

VAD - Voice Activity Detection - 语音活动检测
- 对音频帧判断 speech / non-speech，常用于过滤静音、切分 ASR 输入、触发录音和辅助 endpointing。
- VAD 只判断“是否有人声”，不理解一句话是否说完；语音 Agent 通常还要结合 silence/hangover、STT endpointing 或 semantic turn detection。
常见输出
- frame-level speech probability / boolean
- speech segment timestamps
- speech start / speech end event

快速选择

VAD
- 根据音频判断 speech/non-speech，不理解语言和对话上下文。
Endpointing
- 在 VAD/STT 信号上增加 silence duration、hangover、punctuation 等规则，判断 utterance 何时结束。
Semantic turn detection
- 使用音频语调/节奏、partial transcript 或多模态上下文判断用户是否真正说完，减少停顿处抢话，同时控制响应延迟。
Speaker diarization
- 判断“谁在何时说话”，与“是否有人说话”是不同任务；可以消费 VAD/SAD 结果，也可以由统一模型联合预测。
Voice agent 常见组合
- VAD 检测 speech start/end。
- STT 持续生成 partial transcript。
- Endpointing/turn detector 综合静音与语义决定何时提交用户 turn。
- Interruption logic 决定用户何时可以打断 TTS。

不要直接比较不同项目 README 中的单一 F1/AUC；dataset、frame size、threshold、smoothing 和后处理不同会显著影响结果。
Frame-level
- precision / recall / F1、ROC-AUC、false positive rate、false negative rate。
Segment/endpoint-level
- speech onset latency、endpoint latency、premature cutoff、missed endpoint、segment fragmentation。
Runtime
- real-time factor、单帧延迟、CPU/内存、cold start、并发、模型大小。
输入与环境
- sample rate、frame/hop size、噪声、回声、远场、音乐、歌声、重叠说话、多语言和口音。
后处理参数
- threshold、minimum speech/silence duration、speech padding、hangover、maximum segment duration。
应使用目标场景录音建立测试集，并同时评估准确率与用户感知延迟。

snakers4/silero-vad
- MIT, Python, PyTorch, ONNX
- 支持 8 kHz/16 kHz；项目提供 Python、C++、Rust、Go、Java、C# 和浏览器等部署示例。
- 适合本地实时语音、服务端切分和跨平台 ONNX 推理。
TEN-framework/ten-vad
- Custom license (Apache-2.0 + additional conditions), C, ONNX, WASM
- 面向实时 voice agent 的 frame-level VAD，输入为 16 kHz，推荐 10/16 ms hop；提供 C、Python、Java、Go、Web、Android 和 iOS 集成。
- LICENSE 限制与 Agora 竞争的部署方式，不能只按标准 Apache-2.0 理解。
FireRedTeam/FireRedVAD
- Apache-2.0, Python, PyTorch
- 支持 non-streaming/streaming VAD 和 non-streaming Audio Event Detection，覆盖 100+ 语言，并检测 speech、singing、music 等音频事件。
- 输入为 16 kHz 16-bit mono PCM；仓库提供约 2.2 MB 的 streaming/non-streaming 模型。
modelscope/FunASR
- MIT, Python, PyTorch
- fsmn-vad 可独立使用，也可与 Paraformer/SenseVoice、标点恢复和 CAM++ speaker model 组成 pipeline，适合中文语音处理。
- Toolkit 使用 MIT；预训练模型权重许可证按各 model card 单独确认。

WebRTC VAD 是传统低成本 frame classifier，提供 0-3 aggressiveness mode；适合资源受限和固定帧实时处理。
输入通常为 16-bit mono PCM，sample rate 为 8/16/32/48 kHz，frame 长度必须为 10/20/30 ms。
wiseman/py-webrtcvad
- MIT (binding), BSD-3-Clause (WebRTC code), C, Python
- Google WebRTC VAD 的 Python binding，适合快速验证和服务端预处理。
dpirch/libfvad
- BSD-3-Clause, C
- 从 WebRTC Native Code 提取的独立 C library，适合嵌入式或不需要完整 WebRTC stack 的环境。

pyannote/pyannote-audio
- MIT, Python, PyTorch
- 以 speaker diarization 为核心，提供 speech activity detection、overlapped speech detection、speaker change detection 和 speaker embedding 等组件；更适合离线/分析场景，不是低延迟 voice-agent VAD 的默认首选。
- 部分 Hugging Face 模型需要接受使用条件和提供 token，代码许可证不等于模型许可证。

k2-fsa/sherpa-onnx
- Apache-2.0, C++, ONNX Runtime
- 提供 Silero VAD 及 VAD + ASR pipeline，覆盖 C/C++、Python、Go、JavaScript、WebAssembly、Android、iOS、HarmonyOS 和嵌入式平台。
ricky0123/vad
- ISC, TypeScript, ONNX Runtime Web, Web Audio API
- 浏览器端 Silero VAD（MIT）封装，可直接产生 speech start/end 和音频片段；项目已停止维护 Node.js 支持，聚焦 browser use case。
gkonovalov/android-vad
- MIT, C, Kotlin, Android
- Android VAD library，统一封装 WebRTC VAD、Silero VAD 和 YamNet VAD，适合移动端对比与集成。