設定語音活動偵測敏感度 - Amazon Lex
了解 VAD 敏感度等級設定 VAD 敏感度VAD 組態的最佳實務

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

設定語音活動偵測敏感度

語音活動偵測 (VAD) 是一種技術，可判斷語音何時出現在音訊訊號中。Amazon Lex V2 使用 VAD 透過區分實際語音和背景雜訊來最佳化語音辨識準確性。您可以設定 VAD 敏感度等級，以改善機器人在不同聲學環境中的效能。

了解 VAD 敏感度等級

Amazon Lex V2 提供三個 VAD 敏感層級，您可以針對機器人地區設定進行設定：

預設

標準敏感度等級適用於具有典型背景雜訊等級的大多數環境。這是一般使用案例的建議設定。

HighNoiseTolerance

提高對中等背景雜訊的容忍度。當您的機器人在雜訊等級一致但中等的環境中操作時，請使用此設定，例如忙碌的辦公室或零售環境。

MaximumNoiseTolerance

高背景雜訊的最大容錯度。將此設定用於非常嘈雜的環境，例如呼叫中心、製造樓層或具有顯著環境噪音的戶外位置。

注意

較高的雜訊容錯程度可能會導致系統對其認為語音的內容更寬鬆，這可能會導致在非常安靜的環境中出現誤報。選擇最符合您預期聲音環境的敏感度等級。

設定 VAD 敏感度

您可以在使用 Amazon Lex V2 主控台、AWS CLI 或 SDKs 建立或更新機器人地區設定時設定 VAD 敏感度。

使用 Amazon Lex V2 主控台

在主控台中設定 VAD 敏感度

  1. 在 https：//https://console.aws.amazon.com/lexv2/ 開啟 Amazon Lex V2 主控台。

  2. 從清單中選擇您的機器人。

  3. 在左側導覽窗格中，選擇機器人語言。

  4. 選擇您要設定的語言，或選擇新增語言以新增新的語言。

  5. 在語音偵測敏感度區段中，選擇下列其中一個選項：

    • 預設 - 一般環境的標準敏感度

    • 高雜訊容錯能力 - 適用於中等雜訊的環境

    • 最大雜訊容錯能力 - 適用於非常吵雜的環境

  6. 選擇儲存以套用變更。

使用 AWS CLI 或 SDKs

您可以在下列 API 操作中使用 speechDetectionSensitivity 參數設定 VAD 敏感度：

  • CreateBotLocale - 建立新的機器人地區設定時設定 VAD 敏感度

  • UpdateBotLocale - 修改現有機器人地區設定的 VAD 敏感度

  • DescribeBotLocale - 檢視目前的 VAD 敏感度設定

範例 使用 AWS CLI 設定 VAD 敏感度

aws lexv2-models create-bot-locale \
    --bot-id "AIDACKCEVSQ6C2EXAMPLE" \
    --bot-version "DRAFT" \
    --locale-id "en_US" \
    --nlu-intent-confidence-threshold 0.40 \
    --speech-detection-sensitivity "HighNoiseTolerance"

VAD 組態的最佳實務

  • 在目標環境中測試 - 根據要部署機器人的實際聲音條件來設定 VAD 敏感度。

  • 從預設開始 - 從預設設定開始，並根據效能測試和使用者意見回饋進行調整。

  • 監控效能 - 使用 Amazon Lex V2 分析和對話日誌來監控語音辨識準確性，並視需要調整 VAD 敏感度。

  • 考慮使用案例 - 較高的敏感度等級對於嘈雜的環境很有幫助，但對於具有耳機的客戶服務中心等受控環境可能並非必要。