Обнаружение речевой активности (VAD) и подавление шума в голосовом рекордере – Flutter WEB

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Реализация обнаружения активности голоса (VAD) и шумоподавления в голосовом рекордере на платформе Flutter Web

Введение

Создание голосового рекордера на базе Flutter для веб-платформы требует интеграции сложных технологий, таких как обнаружение активности голоса (VAD) и шумоподавление. Данная статья предоставит вам пошаговое руководство по реализации этих функций с использованием предобученных моделей машинного обучения, таких как TensorFlow.js и ONNX.

Обнаружение активности голоса (VAD)

1. Выбор модели VAD

Для реализации VAD вы можете использовать предобученные модели TensorFlow.js или ONNX. Обе технологии имеют свои преимущества; например, TensorFlow.js предлагает интеграцию с JavaScript и отличную поддержку разработки, в то время как ONNX может обеспечивать производительность на разных фреймворках.

2. Установка TensorFlow.js

Убедитесь, что вы установили TensorFlow.js в своем проекте Flutter Web:

npm install @tensorflow/tfjs

3. Загрузка модели и предобработка аудио

Для использования модели VAD необходимо загрузить ее в приложение. Важно также убедиться, что аудиоданные, полученные из микрофона, предварительно обработаны (например, приведены к нужной частоте дискретизации).

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

// Загрузка модели
const model = await tf.loadLayersModel('URL_вашей_модели/model.json');

4. Обработка аудио

Обработка аудиоданных для удаления тишины и вывода только сегментов с речью:

// Функция обработки аудио
function processAudio(audioData) {
    const inputTensor = tf.tensor(audioData);
    const predictions = model.predict(inputTensor);
    return predictions;
}

Шумоподавление

1. Использование Web Audio API

Для реализации функции шумоподавления рекомендуется использовать Web Audio API, который позволяет обрабатывать аудиопоток в реальном времени.

2. Создание аудиоконтекста

Создайте аудиоконтекст и захватите аудиопоток с микрофона:

const audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
    .then(stream => {
        const source = audioContext.createMediaStreamSource(stream);
        // Дальнейшая обработка
    });

3. Интеграция шумоподавления

Вам потребуется реализовать алгоритм шумоподавления, который может включать фильтры и другие методы для повышения качества голоса на фоне шума. Например, вы можете использовать:

• Фильтры нижних частот для удаления фонового шума.
• Эквалайзеры для улучшения тональности голоса.

const gainNode = audioContext.createGain();
const filterNode = audioContext.createBiquadFilter();
filterNode.type = 'lowpass';
filterNode.frequency.setValueAtTime(3000, audioContext.currentTime); // Пример настройки частоты
source.connect(filterNode);
filterNode.connect(gainNode);
gainNode.connect(audioContext.destination);

Ожидаемые результаты

Эффективная реализация VAD должна четко сегментировать речь от фонового шума, обеспечивая высокое качество записей. Кроме того, надежное шумоподавление позволит вам получать чистые аудиозаписи, независимо от условий окружающей среды.

Заключение

Реализация функций VAD и шумоподавления в голосовом рекордере на платформе Flutter Web требует тщательной обработки аудиоданных и интеграции соответствующих технологий. Используя предложенные подходы и инструменты, вы сможете значительно улучшить качество вашего голосового рекордера, что позволит пользователям получать более чистые и четкие записи.

Если у вас остались вопросы или вам нужна дополнительная помощь, не стесняйтесь обращаться за поддержкой в соответствующие сообщества разработчиков.