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[English](README.md) | 简体中文
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# Silero VAD 部署示例
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本目录下提供`infer_onnx_silero_vad`快速完成 Silero VAD 模型在CPU/GPU。
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在部署前，需确认以下两个步骤
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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以Linux上 VAD 推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试。
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```bash
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mkdir build
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cd build
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# 下载FastDeploy预编译库，用户可在上文提到的`FastDeploy预编译库`中自行选择合适的版本使用
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wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
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make -j
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# 下载 VAD 模型文件和测试音频，解压后将模型和测试音频放置在与 infer_onnx_silero_vad.cc 同级目录下
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/silero_vad.tgz
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/silero_vad_sample.wav
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# 推理
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./infer_onnx_silero_vad ../silero_vad.onnx ../silero_vad_sample.wav
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```
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以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考:
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- [如何在Windows中使用FastDeploy C++ SDK](../../../../docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md)
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## VAD C++ 接口
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### Vad 类
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```c++
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Vad::Vad(const std::string& model_file,
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const fastdeploy::RuntimeOption& custom_option = fastdeploy::RuntimeOption())
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```
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**参数**
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> * **model_file**(str): 模型文件路径
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> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
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### setAudioCofig 函数
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**必须在`init`函数前调用**
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```c++
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void Vad::setAudioCofig(int sr, int frame_ms, float threshold, int min_silence_duration_ms, int speech_pad_ms);
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```
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**参数**
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> * **sr**(int): 采样率
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> * **frame_ms**(int): 每次检测帧长，用于计算检测窗口大小
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> * **threshold**(float): 结果概率判断阈值
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> * **min_silence_duration_ms**(int): 用于计算判断是否是 silence 的阈值
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> * **speech_pad_ms**(int): 用于计算 speach 结束时刻
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### init 函数
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用于初始化音频相关参数
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```c++
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void Vad::init();
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```
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### loadAudio 函数
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加载音频
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```c++
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void Vad::loadAudio(const std::string& wavPath)
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```
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**参数**
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> * **wavPath**(str): 音频文件路径
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### Predict 函数
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用于开始模型推理
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```c++
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bool Vad::Predict();
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```
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### getResult 函数
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**用于获取推理结果**
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```c++
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std::vector<std::map<std::string, float>> Vad::getResult(
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float removeThreshold = 1.6, float expandHeadThreshold = 0.32, float expandTailThreshold = 0,
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float mergeThreshold = 0.3);
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```
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**参数**
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> * **removeThreshold**(float): 丢弃结果片段阈值；部分识别结果太短则根据此阈值丢弃
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> * **expandHeadThreshold**(float): 结果片段开始时刻偏移；识别到的开始时刻可能过于贴近发声部分，因此据此前移开始时刻
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> * **expandTailThreshold**(float): 结果片段结束时刻偏移；识别到的结束时刻可能过于贴近发声部分，因此据此后移结束时刻
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> * **mergeThreshold**(float): 有的结果片段十分靠近，可以合并成一个，据此合并发声片段
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**输出结果格式为**`std::vector<std::map<std::string, float>>`
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> 输出一个列表，每个元素是一个讲话片段
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> 每个片段可以用 'start' 获取到开始时刻，用 'end' 获取到结束时刻
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### 提示
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1. `setAudioCofig`函数必须在`init`函数前调用
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2. 输入的音频文件的采样率必须与代码中设置的保持一致
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- [模型介绍](../)
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- [如何切换模型推理后端引擎](../../../../docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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