介绍
在语音通信领域中，Voice Activity Detection (VAD) 是一个重要的问题。即在语音通信中识别出被说话的时长，从而达到有效传输语音的目的。而 npm 包 voice-activity-detection 正是解决这个问题的。
在本篇文章中，我们将详细介绍 npm 包 voice-activity-detection 的使用方法，并提供示例代码。
安装
在使用 npm 包 voice-activity-detection 之前，需要先在项目中引入该包。
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使用
在引入 voice-activity-detection 包后，可以使用其提供的 API 来进行 VAD 分析。
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上述代码会对 soundBuffer 进行 VAD 分析，并返回语音活动的开始和结束时间戳。
参数
voice-activity-detection 的 detect 方法可以接受两个参数：
soundBuffer: 待分析的语音数据，为 ArrayBuffer 类型。
options: 可选参数。包含两个字段，分别为
- sampleRate: 采样率，默认为 16000。
- paddingStart: 开始的静默长度，单位为毫秒，默认为 300。
示例
以下是一个完整的示例，包括从文件中读取语音数据，并使用 voice-activity-detection 包进行 VAD 分析。
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------------------------------------总结
VAD 是语音通信领域中的一个重要问题，而 npm 包 voice-activity-detection 提供了一个解决方案。在本文中，我们详细介绍了 voice-activity-detection 的使用方法，并提供了示例代码。通过本篇文章的学习，读者可以学会如何使用 voice-activity-detection 进行 VAD 分析，并在实际项目中进行应用。
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