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
<a name="customizing-speech-vad-sensitivity"></a>

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
<a name="vad-sensitivity-overview"></a>

Amazon Lex V2 提供三種 VAD 敏感度等級，您可以針對機器人地區設定：

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產生偽陰性。選擇最符合您預期聲音環境的敏感度等級。

## 設定 VAD 敏感度
<a name="configuring-vad-sensitivity"></a>

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
<a name="vad-console-configuration"></a>

**在主控台中設定 VAD 敏感度**

1. 開啟位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/lexv2/](https://console.aws.amazon.com/lexv2/) 的 Amazon Lex V2 主控台。

1. 從清單中選擇您的機器人。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**機器人語言**。

1. 選擇您要設定的語言，或選擇**新增語言**以新增新的語言。

1. 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

1. 選擇**儲存**以套用變更。

### 使用 AWS CLI 或 SDKs
<a name="vad-api-configuration"></a>

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

**Example 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
<a name="vad-best-practices"></a>
+ **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嘈雜的環境有益，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。