当我们在聊 Voice Agent、语音 AI、实时对话时，大家的注意力几乎都被 ASR、TTS、LLM 抢走了。
但真正影响体验的，往往是一个被严重低估的组件 — VAD（语音活动检测） 。
只要你做过语音交互，就一定遇到过这些问题：
- • 用户还没说完，AI 就抢答
- • 停顿稍微长一点，就被当成一句话结束
- • 明明没人说话，系统却在疯狂跑 ASR
- • 背景噪音一多，识别准确率直线下降
- • ......
而 TEN-VAD ，正是专门解决这一刚需的开源模型。
项目简介
TEN-VAD 是一个基于深度学习的轻量级、流式语音活动检测模型。
具备超低延迟、低功耗、高准确率，包体小的核心特点，是一个专为实时流式语音场景优化的利器。
它通常被部署在：语音 → LLM 之前的预处理阶段。
它主要做这三件事： 人声识别、切分语句、过滤纯背景噪音等无效音频。
把音频想成一股流动的水，这股水里通常混合着“水”和“泥沙”—— 即人声和噪声共同存在 。
VAD 就像水管上的阀门开关——它不负责把水过滤干净 （不做降噪） ，只负责判断：这股流里有没有“水”（ 有没有人声） ，以及什么时候开始、什么时候结束。
这将带来三件很实在的事：
- 更像真人对话 ：你一开口（检测到有水）Agent 就知道该闭嘴别抢话；你停下来（没水）它就能立刻接话，响应更灵敏。
- 更稳的 STT ：把“完全没水”和“完全脏水”的段（纯静音/纯噪）挡在外面，STT 少在无效音频上乱猜。
- 更省成本 ：阀门关着就不把音频送去跑 STT/后续链路，少处理大量无人声片段，调用和算力直接省下来。
这些都决定了它在 Voice Agent 场景里，发挥不可忽视的 基础设施级别的作用 。
核心亮点
1、轻量级 & 跨平台支持
基本支持了当下所有主流系统平台，且全平台最高的 TEN-VAD 动态库文件也不超过 1MB，最低的 MacOS 平台仅 277KB。TEN VAD的计算复杂度也远低于Silero VAD。
2、高性能
与目前常用的 WebRTC VAD 和 Silero VAD 相比，在公开的 TEN VAD 测试集上（来自多场景、逐帧人工标注），TEN VAD 展示出了更优的效果。
3、低延迟
在延迟方面，TEN VAD能够快速检测语音到非语音的转换，而Silero VAD则存在数百毫秒的延迟。
4、支持多种编程语言和平台
TEN VAD 提供跨平台 C 兼容性，支持五个操作系统（Linux x64、Windows、macOS、Android、iOS），Python 绑定针对 Linux x64 进行了优化，Web 端支持 wasm。
ONNX 模型及预推理代码也已开源，支持在Linux和macOS上使用ONNX 模型进行Python推理。
更多详情使用指南可前往 GitHub 项目 Readme 文档查看。
5、大佬背书
著名的语音界大佬 Kaldi2 ，其 官方已经宣布支持 TEN VAD，足见其含金量。
6、生态融合，TEN全家桶
TEN VAD 归属于TEN开源系列，同系列还有TEN Framework（voice agent框架）、TEN Turn Detection（对话轮次管理，让voice agent更拟人）等。
其中 TEN-Framework，是一个真正可用于生产环境的 Voice Agent 框架，多次登上 GitHub Trending 榜一。
TEN-Framework开源地址：
核心能力非常强：
- • 超低延迟 & 可打断的全双工对话
- • 支持 STT / LLM / TTS 自由组合
- • Python / Node.js / C++ / Go
- • 拖拽式 TMAN Designer（低代码 / 无代码）
- • 多模态：语音 / 视觉 / 文本 / 数据流
- • 支持 WebSocket
作为一个支持实时对话的 Voice Agent 引擎，它能让开发者在短短几分钟内，快速搭建一个可进行音频交互的 AI Agent，目前 GitHub Star 已斩获 9.3K。
有兴趣的小伙伴可以基于此项目，去搭建一个属于自己的 AI 语音应用。
这里推荐一篇 Github Daily 的一篇关于 TEN-Framework 的 AI 语音应用搭建教程。
通过拖拽 UI，就能快速搭建出一款 AI 语音机器人
小 G，公众号：GitHubDailyGitHub 热榜第一，暴涨 7400+ GitHub Star！
真实案例
在外网，一位正在使用实时字幕工具 "LiveCap" 的日本硬核开发者「ハカセのAI研究開発室」分享了他的实测经历。
他之前使用的是业内知名的 Silero VAD ，但遇到一个痛点：在日语环境下，Silero 经常会在句子还没说完时就判定为静音，导致字幕被截断，体验很差。
切换到 TEN VAD 后：
- • 断句精准 ：完美解决了日语尾音被吞的问题。
- • 抗噪提升 ：即使有背景杂音，也能准确分离出人声。
- • 他在视频中展示了 TEN VAD 的实时效果，字幕上屏速度极快且完整。
应用场景
- • 实时语音助手
- • 会议转录/实时字幕
- • AI 客服/语音外呼
- • 多模态智能体
- • 声控设备/唤醒系统
这些场景下 TEN-VAD 几乎是必选组件 。
写在最后
Voice Agent 想要“像人一样说话”，第一步不是会说，而是会听。
TEN-VAD 看似不起眼，却是整个语音交互链路里，最容易被忽略、也最难被替代的一环。
它正是那个让 AI「听对、听清、听快」的关键模块。
在一堆炫目的 TTS 和 LLM 之外，这可能是目前最值得被重视的“基础能力”之一 。
参考资源：
TEN-VAD
GitHub：https://github.com/TEN-framework/ten-vad
Kaldi2支持TEN VAD文档：https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/vad/index.html
TEN-Framework（Voice Agent 框架）
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