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震撼发布:TEN VAD企业语音识别利器,构建顶级AI语音助手新品!

发布时间:2025-07-01 14:27:31 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:6 次

近日,TEN Agent团队宣布将其企业级实时语音活动检测器(TEN VAD)正式开源,这一突破性举措引发行业热议。TEN VAD以帧级精度的语音检测能力和优于WebRTC VAD及Silero VAD的性能表现,成为构建实时对话语音助手的强力引擎。
TEN VAD:帧级精度的企业级语音检测
TEN VAD是一款基于深度学习的轻量级、低延迟语音活动检测(VAD)模型,专为企业级应用设计。它能够精确识别音频帧中的人类语音,过滤背景噪音、沉默等非语音内容。相较于业界常用的WebRTC VAD和Silero VAD,TEN VAD在多样化场景测试中展现出更高的准确性和更低的误报率,尤其在复杂噪声环境下表现出色。其帧级检测能力确保了语音与非语音过渡的快速识别,为实时对话系统提供了坚实基础。
低延迟与高兼容性:跨平台部署利器
TEN VAD不仅在性能上领先,还以低计算复杂度和小内存占用著称。相比Silero VAD,TEN VAD的实时因子(RTF)降低约32%,在多种硬件平台上表现出更低的延迟。此外,TEN VAD支持ONNX模型格式,兼容Linux、Windows、macOS、Android、iOS五大操作系统,并提供Python和WebAssembly(WASM)支持,开发者可轻松将其部署到任何支持ONNX的平台或Web端应用。这种跨平台灵活性极大降低了开发门槛,为语音AI的普及铺平道路。
与TEN Turn Detection协同:打造自然对话体验
TEN VAD与TEN Turn Detection的结合为构建人性化语音助手提供了全新可能。TEN Turn Detection是一款专为全双工语音通信设计的智能轮流检测模型,能够捕捉自然对话中的停顿、语调等线索,实现上下文感知的智能打断与响应。这种组合使AI语音助手在对话流畅性和实时性上接近人类交互水平,显著提升用户体验。无论是智能客服、虚拟助手还是交互式设备,TEN VAD和TEN Turn Detection的协同应用都展现出无与伦比的潜力。
开源赋能:加速语音AI创新
TEN VAD的开源发布标志着语音AI技术进入全新阶段。其GitHub仓库自上线以来迅速获得600+星标,显示出开发者社区的强烈兴趣。TEN VAD不仅提供预训练模型,还开放了相关预处理代码,开发者可根据需求定制优化。此外,TEN Agent团队将其集成至TEN Framework,开发者只需简单配置即可构建功能强大的语音AI应用。小编认为,TEN VAD的开源将极大推动语音交互技术的创新,为智能设备、物联网和实时通信等领域注入新活力。
行业前景:重塑语音交互未来
TEN VAD的发布不仅提升了语音检测的精度和效率,还通过降低语音转文本(STT)处理中的无效数据量,显著减少了计算成本。这对于构建成本敏感型应用(如智能家居、车载语音系统)具有重要意义。随着语音AI在客服、教育、医疗等领域的广泛应用,TEN VAD的开源与高性能特性将加速行业向更自然、更智能的交互体验迈进。
小编相信,TEN VAD及其配套技术将为开发者提供无限可能,助力语音AI从实验室走向千家万户。未来,随着社区贡献的不断丰富,TEN VAD有望成为语音交互领域的标杆工具,重新定义人机对话的边界。
项目地址:https://github.com/ten-framework/ten-vad

震撼发布:TEN VAD企业语音识别利器,构建顶级AI语音助手新品!

TEN VAD 是一款开源的企业级语音活动检测模型,具有低延迟、低功耗、高准确率等优势,能够准确识别音频帧中是否存在人声。它基于深度学习技术,采用优化的神经网络架构,通过大量标注音频数据训练,可快速区分语音与非语音信号。TEN VAD 支持多平台部署,包括 Linux、Windows、macOS、Android 和 iOS 等,并提供 Python 和 C 接口,方便开发者集成。

核心优势

  • 高精度检测:能够实现帧级语音活动识别,精准区分人声与背景音、静音段等非语音信号。

  • 低延迟处理:优化算法架构,显著降低对话系统的响应延迟,适配实时对话交互需求。

  • 轻量级设计:计算复杂度低,资源占用少,可在多种硬件平台上稳定运行。

应用场景

  • 智能语音助手:实时检测用户语音指令,实现快速响应和交互。

  • 客服系统优化:精准识别客户语音内容,辅助智能客服高效解决问题。

  • 语音会议系统:优化语音通信质量,降低非必要数据传输。

  • 智能家居设备:实现更准确的语音控制和交互体验。

开发者友好

TEN VAD 已在 Hugging Face 和 GitHub 上开源,并附带人工精标的数据集,开发者可以一键使用进行模型推理或模型评估。此外,它还支持灵活配置,如可调节的跳帧大小,以适应不同场景的需求。

实际应用效果

一个真实用户案例显示,使用 TEN VAD 后,音频传输数据量减少了 62%,显著降低了语音服务成本。

项目地址

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