発話区間検出（VAD）
Silero VADでリアルタイムに発話区間を検出。音声と無音を自動分類し発話統計を表示
VAD（発話区間検出）の仕組み
Silero VADモデルをONNX Runtime Webでブラウザ内実行。マイク入力の各フレーム（30ms）に対して 0〜1の発話確率を出力し、閾値判定で発話開始/終了を検出します。
Silero
高精度VADモデル
~2MB
モデルサイズ
30ms
フレーム単位
16kHz
サンプルレート
処理パイプライン
マイク入力取得
getUserMediaでマイク音声を取得。AudioWorkletで480サンプル（30ms@16kHz）ごとにフレーム化。
サンプルレート変換
マイクのネイティブレート（通常48kHz）から16kHzにダウンサンプリング。Silero VADの入力仕様に合わせる。
VAD推論
各フレームをONNX Runtime Webで推論。0〜1の発話確率を出力。閾値（0.5）で発話/非発話を判定。
区間検出・統計
発話開始/終了イベントからセグメントを生成。発話時間・発話率・タイムラインをリアルタイム更新。
VADの活用事例
議事録自動化
会議中の発話区間を検出し、無音部分をスキップして効率的に書き起こし。議事録作成の工数を大幅削減。
コールセンター分析
オペレーターと顧客の発話比率・沈黙時間を分析。応対品質の定量評価と改善に活用。
教育・プレゼン評価
プレゼンテーションの発話ペース・間の取り方を可視化。スピーチ力向上のフィードバックに。
音声UI/アシスタント
「話し終わり」を正確に検出してAIが応答開始。自然な会話型インターフェースの基盤技術。
遠隔医療
医師・患者の会話を発話区間ごとに分離して記録。カルテ自動入力の前処理に。
省電力録音
発話区間のみを録音・保存することで、ストレージと通信量を大幅に削減。IoTデバイス向け。
音声AIシステムを構築する
VADを基盤に、議事録自動化・音声UI・通話分析など、音声AIを活用した業務システムを構築できます。
カスタム音声AIの開発
VAD+音声認識+要約AIを組み合わせた議事録システムや、音声コマンドインターフェースを構築できます。 当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境を活用し、従量課金なしで何度でもモデル最適化が可能です。
音声検出（VAD）に必要な機材
発話区間検出を活用した音声システムを構築するための推奨機材です。
※ 上記リンクはアフィリエイトリンクです。購入により当サイトに収益が発生する場合があります。