摘要
本申请公开了一种基于多线程的实时通信音频设备检测方法,通过并行启动多个线程分别对应不同操作系统底层音频采集接口API,实现了对多种系统环境和驱动版本的全面覆盖,该方法引入自动调整采样率、声道数及采样格式的机制,有效解决了因采样参数不匹配导致的无声或异常噪声问题,提高了采集音频数据的有效性。同时,结合神经网络语音活动检测模型与时域统计指标的综合评分策略,使系统能够在复杂噪声环境下准确识别有效语音,避免传统时域阈值检测的误判和漏判。动态递增检测时长策略则平衡了检测速度与准确性,确保用户能够快速获得初步检测结果的同时,针对异常情况进行充分分析,提升检测的鲁棒性。
技术关键词
音频设备检测方法
短时傅里叶变换
采样率
多线程
数字信号处理算法
训练神经网络模型
操作系统
实时通信系统
频域特征
声道
语音活动检测
多媒体接口
有效性
滤波器
格式