传统的VAD模型在处理环境噪声、适应不同说话人、集成语音识别以及处理持续语音方面存在局限性。它们可能受到录音质量和跨语种的影响,且在实时性能和资源消耗上仍有改进空间。
传统的VAD模型只区分语音和静音,忽略了每个静音部分是否是完整的语义断点。这导致在语音交互应用场景中,需要等待较长的连续尾部静音(例如700毫秒)才能进行尾点判停,造成比较明显的体感延时;在翻译场景还会因切割出来的片段语义不完整而影响翻译效果。
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