webrtc之语音活动上——VAD能量检测原理以及源码详解

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前言

语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音处理链路中的关键环节，它负责在输入的音频流中区分“有声片段”和“静音/噪声片段”。一个可靠的 VAD 能有效降低带宽消耗、提升编解码效率，并为回声消除、降噪、语音识别等模块提供更稳定的输入。

在 WebRTC 中，VAD 的实现主要依赖两个核心：

• 能量统计：通过分频带计算并量化语音能量，得到特征量；
• 人声判定：利用高斯混合模型（GMM）及阈值策略，基于能量特征区分语音与非语音。

本文将首先介绍 VAD 的核心接口，随后重点解析 能量统计的算法原理与定点实现策略。至于人声判定的高斯模型细节与噪声跟踪逻辑，将在下一篇文章中单独展开。

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一、核心接口介绍

VAD的接口主要在webrtc_vad,vad_core两个核心文件中，前者webrtc_vad是上层对外接口，vad_core则是具体的核心算法以及策略实现。

1.VAD创建以及初始化

• WebRtcVad_Create：主要初始化一个VadInst的结构体，内部存放的是VAD的各种滤波状态、GMM模型参数、噪声/语音统计、特征等等参数。
• WebRtcVad_Init：初始化VadInst结构体

结构体内部成员含义以及使用场景这篇文章不会涉及，将会在下篇文章使用高斯模型进行语音判断中讲解。

2.模式控制

WebRtcVad_set_mode：将会根据模式采用不同的高斯模型混合参数，主要有以下表格中的区别

模式	名称	特点	适用场景
0	Quality	低误报，低灵敏度	安静环境，录音质量要求高
1	Low bitrate	平衡模式	普通 VoIP，低码率传输
2	Aggressive	高检测率，中等误报	嘈杂语音通话
3	Very aggressive	极高检测率，高误报	车载、远场、噪声大场景

3.VAD判断

WebRtcVad_Process：进行是否人声判断，内部主要做以下几件事

1）降采样

在vad算法检测中，所有的语音都统一将采用为8kHz进行处理，具体原因是：

• VAD 算法设计基于 8kHz：WebRTC 的 经典 VAD 算法最初就是在窄带语音 (8kHz) 上开发的。
• WebRTC 的这版 VAD 模型与阈值都是基于 8 kHz 训练/标定的
• 统一输入，简化处理：不管输入多高，都转到 8kHz，这样核心 VAD 算法只需要维护一个版本
• 效率与鲁棒性：人类语音的主要能量和可辨识特征都集中在0–4kHz 范围（8kHz 采样率可完整保留）。高于 4 kHz 的部分反而可能增加噪声干扰。

在vad核心初始化中：

int WebRtcVad_InitCore(VadInstT* self)
{
...WebRtcSpl_ResetResample48khzTo8khz(&self->state_48_to_8);
...
}

会先初始化48k重采样到8k的采样器，这是由于16kHz→8kHz、32kHz→8kHz分别只需要2:1 下采样和4:1下采样，而48kHz属于特殊情况，所以最开始进行初始化。

16kHz 和 32kHz 的情况是通过 逐级 2:1 下采样（16→8，32→16→8）完成的，因此 32kHz 会“调用两次 2:1 下采样核”，并不是同一个函数简单调用两次。核心接口如下：

void WebRtcVad_Downsampling(const int16_t* signal_in,int16_t* signal_out,int32_t* filter_state,size_t in_length)

而该下采样同样使用的是IIR滤波器，其原理在之前文章webrtc之子带分割上——All-pass QMF滤波器中已经介绍过。

2）长度校验

int WebRtcVad_ValidRateAndFrameLength(int rate, size_t frame_length)

• 校验采样率是否在$[8000,16000,32000,48000]$之间
• 校验输入的帧长是否在$[10ms,20ms,30ms]$

映射关系如下：

采样率	10 ms	20 ms	30 ms
8k	80	160	240
16k	160	320	480
32k	320	640	960
48k	480	960	1440

3）VAD计算

• WebRtcVad_CalculateFeatures：能量计算
• GmmProbability：人声判断

二、频带划分

1.频带划分意义

1）作用

对于输入的语音信号进行6次非等宽划分，这么做是因为语音能量分布在不同频带是有差别的，并且这种划分可以减少后续人声判定的计算量。

频带编号	频率范围 (Hz)	说明
Band 0	0 – 200	低频 (基音区)，语音和噪声都可能有能量
Band 1	200 – 400	低频部分
Band 2	400 – 800	低中频，语音元音能量明显
Band 3	800 – 1600	中频，包含主要语音共振峰
Band 4	1600 – 3000	高频部分，辅音特征明显
Band 5	3000 – 4000	高频末端，区分噪声/语音的重要区域

2）流程

频带划分的总过程如下：主要使用全通滤波器和高通滤波器进行划分，然后对各个频带进行能量统计，如下图：

2.全通滤波器

1）原理

这里和SplittingFilter的原理基本一样，见文章webrtc之子带分割下——SplittingFilter源码分析。

2）matlab代码

这里使用matlab模拟webrtc中子带分割源码过程，然后对一段模拟正弦波语音进行分割

clc;clear;
fs = 8000;
t = 0:1/fs:1-1/fs;
f1 = 500;
f2 = 2800;a_1 = 20972; %Q15
a_2 = 5571; %Q15x_total = int32((sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t))*32767); %Q0 模拟真实short类型信号filter_state = bitshift(0,16); %Q15
x_up = zeros(1,length(x_total)/2, 'int32'); %Q-1for i = 1:2:length(x_total)tmp32 = filter_state + int32(a_1) * int32(x_total(i)); %Q15x_up((i+1)/2) = int32(bitshift(tmp32, -16));%Q-1filter_state = bitshift(int32(x_total(i)), 14) - int32(a_1) * int32(x_up((i+1)/2)); %Q14filter_state = bitshift(filter_state,1); %Q15
endfilter_state = bitshift(0,16); %Q15
x_low = zeros(1,length(x_total)/2, 'int32'); %Q-1
for i = 2:2:length(x_total)tmp32 = filter_state + int32(a_2) * int32(x_total(i)); %Q15x_low(i/2) = int32(bitshift(tmp32, -16));%Q-1filter_state = bitshift(int32(x_total(i)), 14) - int32(a_2) * int32(x_low(i/2)); %Q14filter_state = bitshift(filter_state,1); %Q15
end%% 原始信号频谱
N = length(x_total);
X = fft(double(x_total).*hamming(N)');   % 加窗避免泄漏
f = (0:N-1)*(fs/N);                      % 频率坐标
figure;
subplot(3,1,1);
plot(f(1:N/2),abs(X(1:N/2)));
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)');
title('原始信号频谱');
grid on;%% 上支路信号频谱
N_up = length(x_up);
X_up = fft(double(x_up).*hamming(N_up)'); 
f_up = (0:N_up-1)*(fs/2/N_up);  % 下采样一半 → 采样率 fs/2
subplot(3,1,2);
plot(f_up(1:N_up/2),20*log10(abs(X_up(1:N_up/2))));
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)');
title('上支路输出频谱');
grid on;%% 下支路信号频谱
N_low = length(x_low);
X_low = fft(double(x_low).*hamming(N_low)'); 
f_low = (0:N_low-1)*(fs/2/N_low);
subplot(3,1,3);
plot(f_low(1:N_low/2),20*log10(abs(X_low(1:N_low/2))));
xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude (dB)');
title('下支路输出频谱');
grid on;

输出结果如下图：

3）总结

webrtc中的滤波器系数是Q15形式：

static const int16_t kAllPassCoefsQ15[2] = { 20972, 5571 };

只是和SplittingFilter不同的是这里的核心是计算出能量分布，而并不需要保证完美重构，使用的并不是三个一阶滤波器进行级联，而是只有一个一阶IIR滤波器。

3.高通滤波器

为了抑制直流与超低频分量（~80 Hz 以下），VAD 使用二阶 IIR 高通，和webrtc之高通滤波——HighPassFilter源码及原理分析文章中一样，而vad中的高通滤波器使用的是给定的滤波器系数而不是零极点，所以它的公式为：
$$y[n]=b_{0}x[n]+b_{1}x[n-1]+b_{2}x[n-2]-a_{1}y[n-1]-a_{2}y[n-2]$$
源码核心：

for (i = 0; i < data_length; i++) {// All-zero section (filter coefficients in Q14).tmp32 = kHpZeroCoefs[0] * *in_ptr;tmp32 += kHpZeroCoefs[1] * filter_state[0];tmp32 += kHpZeroCoefs[2] * filter_state[1];filter_state[1] = filter_state[0];filter_state[0] = *in_ptr++;// All-pole section (filter coefficients in Q14).tmp32 -= kHpPoleCoefs[1] * filter_state[2];tmp32 -= kHpPoleCoefs[2] * filter_state[3];filter_state[3] = filter_state[2];filter_state[2] = (int16_t) (tmp32 >> 14);*out_ptr++ = filter_state[2];}

• filter_state[0]：存储$x[n-1]$
• filter_state[1]：存储$x[n-2]$
• filter_state[2]：存储$y[n-1]$
• filter_state[3]：存储$y[n-2]$
• tmp32 >> 14：这是由于滤波器系数为Q14格式

三、能量计算

1.能量统计介绍

在语音数字信号处理——计算pcm分贝文章中，已经介绍过分贝和能量的原理，这里不再赘述，webrtc的VAD更为看重的是能量变化而不是分贝，并且最终是以Q4的格式进行存储，也就是说log_energy的计算公式如下
$$\begin{gathered} E_{db}=10\cdot {\log }_{10}(E)<<4=2^4\cdot 10\cdot {\log }_{10}(E)=160\cdot {\log }_{10}(E) \\ E=\sum _{n=0}^{N-1}x[n{]}^2 \end{gathered}$$

这里就引入两个问题：

• $E$：计算时可能超过计算机存储大小
• $\log$:在 DSP（尤其是老设备、嵌入式里）不好算

2.原理公式解析

webrtc中为了解决上述问题，将上述计算能量的公式进行变形以保证不溢出并且易于计算：
$$\begin{gathered} E_{db}=160\cdot {\log }_{10}(E)=160\cdot {\log }_{10}(E_s\cdot 2^{shift}) \\ =160\cdot {\log }_{10}(2)\cdot {\log }_2(E_s\cdot 2^{shift}) \\ =160\cdot {\log }_{10}(2)\cdot ({\log }_2(E_s)+{\log }_2(2^{shift})) \\ =160\cdot {\log }_{10}(2)\cdot ({\log }_2(E_s)+shift) \end{gathered}$$

3.计算过程

1）第一步：计算能量

在接口WebRtcSpl_Energy先计算出能量，此时使用int32_t类型存储，并防止数据溢出进行右移，右移大小保存在scale_factor

int32_t WebRtcSpl_Energy(int16_t* vector,size_t vector_length,int* scale_factor)

2）第二步：能量缩放

根据能量大小判断是缩放还是放大进行移位，最终将int32存储的能量缩放到$[2^{14},2^{15}]$区间，然后统计总移位数，即

bit15 bit14 ........ bit00    1   xxxxxxxxxxxxxx

这样做的好处是能量可以表示为：
$$E=(2^{14}+frac)\cdot 2^{shift};E_s=2^{14}+frac$$

对应代码：

int normalizing_rshifts = 17 - WebRtcSpl_NormU32(energy); //计算移位个数tot_rshifts += normalizing_rshifts; //总移位数
if (normalizing_rshifts < 0) {energy <<= -normalizing_rshifts; //左移放大
} else {energy >>= normalizing_rshifts; //右移缩小
}

3）第三步：对数处理

根据公式：
$$E_{db}=160\cdot {\log }_{10}(2)\cdot ({\log }_2(E_s)+shift)$$
此时单独将$E_s$带入，那么：
$${\log }_2(2^{14}+frac)=14+{\log }_2(1+\frac{frac}{2^{14}})$$
我们知道$frac$是一个低14bit的数，所以$\frac{frac}{2^{14}}$是一个$[0,1]$区间的小数，那么加上1后实际上就是$1+\frac{frac}{2^{14}}=frac\_Q15$的Q15的小数（实际小数位为14）。所以对其做Q格式转换：
$$\begin{gathered} {\log }_2(2^{14}+frac)=14+{\log }_2(frac\_Q15)=> \\ {\log }_2(E_s{)}_{Q10}\approx 14<<10+\frac{frac\_Q15}{2^4} \end{gathered}$$
对应代码：

static const int16_t kLogEnergyIntPart = 14336;  // 14 in Q10
int16_t log2_energy = kLogEnergyIntPart ;

而webrtc中将$\log (1+y),y\in [0,1]$进行一阶近似，而不是严格的换底公式，最终的能量计算为：

log2_energy += (int16_t) ((energy & 0x00003FFF) >> 4);

4）第四步：计算能量

对于$160\cdot {\log }_{10}(2)\approx 48.245$，实际精度不够，需要转化为Q9计算static const int16_t kLogConst = 24660; // 160*log10(2) in Q9.，此时最终能量计算为

*log_energy = (int16_t)(((kLogConst * log2_energy) >> 19) +((tot_rshifts * kLogConst) >> 9));

• kLogConst * log2_energy：$Q9\cdot Q10=Q19$，右移19位变成Q0
• tot_rshifts * kLogConst：$Q0\cdot Q9=Q9$，右移9位变成Q0

值得注意的是$160\cdot {\log }_{10}(2)$本身就是Q4格式，所以最终结果是Q4

5）能量总计

• log_energy：这个能力相当于这段语音当前频带的精细能量，用于更细粒度的 GMM/阈值比较。
• total_energy：这段语音的粗略能量，更像门限快速通道，帮助尽快越过‘显著有声’门槛。

所以这里的策略是：total_energy 在能量较大时迅速“冲过门槛”，在能量较小时再逐步精确积累，对应代码比较容易理解，这里不再赘述

if (*total_energy <= kMinEnergy) {if (tot_rshifts >= 0) {*total_energy += kMinEnergy + 1;} else {*total_energy += (int16_t) (energy >> -tot_rshifts);  // Q0.}}

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总结

本文首先介绍了 WebRTC VAD的接口与实现，重点解析了能量统计的整个过程：

1. 统一重采样至 8 kHz，确保统计量与阈值的一致性；
2. 通过 all-pass 与高通滤波器进行 六频带划分，并在各子带上计算能量；
3. 使用定点近似方法完成 能量的对数量化，在保证效率的同时避免溢出和复杂运算；
4. 将能量结果以 Q4 格式保存，分别作为 log_energy（细粒度特征）和 total_energy（粗粒度能量）供后续判定使用。

VAD 的输入信号经过降采样、分频带和能量特征提取，已经具备了进一步判定语音/非语音的基础条件。下一篇文章将继续深入 GMM 模型与判定逻辑，详细介绍WebRTC VAD 如何基于这些能量特征完成最终的人声检测。

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