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一般智能语音助理或语音机器人工作原理大致如下：

第一阶段：
语音到文本的过程。信号源→设备（捕获音频输入）→增强音频输入→检测语音→转换为其他形式（如文本）

第二阶段：
响应过程。处理文本（如用NLP处理文本，识别意图）→操作响应。

在检测语音过程中，就包括分辨是否为语音信号，该过程会通过指定的频率对模拟信号进行采样，将模拟声波转换为数字数据。这一过程很重要，是否成功地识别语音。如果生成数字数据都是错误的，那么后期的处理响应那肯定是错的。这也是影响智能语音助理或语音机器人识别率的重要因素。

在这个过程，用于语音处理的技术是语音活性检测 (Voice activity detection，VAD)，目的是检测语音信号是否存在。 VAD技术主要用于语音编码和语音识别。它可以简化语音处理，也可用于在音频会话期间去除非语音片段：可以在IP电话应用中避免对静音数据包的编码和传输，节省计算时间和带宽。

文本将与大家分享VAD技术，首先讲两个概念：
信噪比（缩写为SNR或S / N）是科学和工程中使用的一种度量，它将所需信号的电平与背景噪声电平进行比较。
SNR定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。比率高于1：1（大于0 dB）表示信号多于噪声。
窗口，研究信号源，我们将其分成滑动窗口或仅窗口。

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能量检测器

能量检测器对于高SNR信号是有效的，但是当SNR下降直到它在1以下变得无效时失去效率。它也不能将语音与诸如冲击噪声（将笔放在桌子上），打字，空调或任何噪声之类的噪声区分开来。比人声更响亮或更响亮。

波形和频谱分析

在波形和频谱分析中，语音活动检测利用语音的已知特征。在该方法中应用VAD比基于能量的解决方案更加计算密集，但是能够更好地检测非平稳噪声和低SNR场景中的噪声。

对于浊音音素，声带的振动产生谐波丰富的声音，具有50到250 Hz之间的明显音调。所有元音，但也有一些辅音，表现出这种谐波结构，因此是语音的特征。代表谐波结构的特征是语音的可靠指标。然而，单独使用基于谐度或基于音调的特征不能预期无声语音部分（例如一些摩擦音）被检测到。此外，音乐或其他谐波噪声分量可能被误解为语音。

总的来说，对信号的倒谱的分析可以揭示信号能量的来源。

同样的，基于该共振峰结构，也是语音识别系统的重要特征。人类声道中的可变腔允许扬声器形成不同的音素。强调谐振（或共振峰）频率，导致频谱包络的特征形状。

平滑很重要，在一个对话中，一个人只有50％的时间在说话，并且存在大量非活动帧。诸如[p] [t] [k] [b]之类的音是静音，并且静音部分可能不会被算法识别为语音，这将影响自动语音识别系统的性能。

解决方案如下：

要被视为语音，必须至少有3个连续的窗口标记语音（192ms）。它可以防止短暂的噪音被视为语音。

要被认为是沉默，必须至少连续3个窗口标记为静音。它可以防止过多的语音切入影响语音节奏。

如果窗口被认为是语音，则前3个窗口和3个窗口被认为是语音。它可以防止在句子开头和结尾丢失信息。

基于统计分析

MFCC，FBANK，PLP是最常用的语音识别功能。有数学运算的连接，旨在通过保持最相关的数据来减少和压缩信息的数量。

在“信号源→设备（捕获音频输入）→增强音频输入→检测语音”过程中，语音成功采样识别为数字数据，是后期语言处理的前提，在检测中文面临更大挑战，断句、语气、语调等因素直接影响识别率。

因此，语音活性检测会影响电话机器人的识别率。有兴趣的一起交流沟通