【实战】如何训练一个客服语音对话场景VAD模型

1. 引言：客服场景下的VAD模型

在客服中心，每天都会产生海量的通话录音。对这些录音进行有效分析，可以用于服务质量监控、客户意图洞察、流程优化等。VAD在其中扮演着“预处理器”和“过滤器”的关键角色：

• 提升ASR效率与准确性：只将检测到的语音片段送入ASR引擎，可以避免ASR对静音和噪声进行无效识别，减少计算资源浪费，并降低识别错误率。
• 精确统计通话指标：如通话时长、静音时长、抢话率、响应时长等，这些都需要精确的语音起止点信息。
• 支持说话人日志 (Speaker Diarization)：VAD是说话人日志的第一步，先找出哪里有声音，再判断是谁在说话。
• 赋能下游情感分析：准确的语音片段切分是进行后续情感分析、语速分析等任务的基础。

一个性能不佳的VAD，可能会将客户的叹息声误判为静音，或将背景的键盘敲击声误判为语音，导致后续所有分析的连锁失败。因此，一个为客服场景“量身定制”的VAD模型至关重要。

2. 问题分析：客服场景VAD的“三大挑战”

复杂的噪声环境

• 稳定背景噪声