genpark-voice-vad

io.github.Alpha-Park由 GitHub 账号 Alpha-Park 发布v1.0.1更新于 Oct 24, 2026

Energy and transcript heuristics for voice turn endpoint detection.

已验证STDIO仅桌面媒体与设计AI 与机器学习

概览

AI 生成的概览

一个本地 MCP 服务器,用能量和转写文本启发式判断语音对话中说话人是否已结束发言。

可以做什么
根据预先计算的分贝能量和转写文本分析发言状态,判断说话人是已停止还是仍在发言。校准能量启发式的声学阈值。根据转写文本预测语义闭合。在隔离实例上运行发言检测基准测试。
适用场景
适合在构建或测试语音轮流发言逻辑、且已有预计算能量值和转写文本时使用。不适合解码音频、转写语音或运行训练好的 VAD 模型。
运行要求
本地 Python 3.9 或更高版本;库和 stdio 服务器无运行时依赖。从 GitHub 发布页安装 wheel 或 .mcpb 桌面扩展包,后者需要 PATH 中有 Python 3.9+ 解释器。PyPI 包尚未发布。
安装前请注意
置信度是启发式分数,不是校准过的概率。它不处理原始音频也不转写语音,输入必须是预计算能量和转写文本。每个 MCP 进程各自保存状态。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 genpark-voice-vad,将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only,通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程,因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

genpark-voice-vad

Energy and transcript heuristics for voice turn endpoint detection.

This is a heuristic endpoint detector over precomputed dB energies and a transcript. It does not decode audio, transcribe speech, or run a trained VAD model. Confidence values are heuristic scores, not calibrated probabilities.

Install from the GitHub release

Python 3.9 or newer. The library and stdio MCP server have no runtime dependencies.

sh
python -m pip install https://github.com/Alpha-Park/genpark-voice-turn-taking-endpoint-detector-skill/releases/download/v1.0.1/genpark_voice_vad-1.0.1-py3-none-any.whl

PyPI publication is pending account setup. The intended PyPI project is genpark-voice-vad; do not assume pip install genpark-voice-vad is available until the project is published.

Python usage

python
from genpark_voice_vad import VoiceTurnTakingEndpointDetectorclient = VoiceTurnTakingEndpointDetector()print(client.run_benchmark_turn_detection())

MCP stdio configuration

After installing the wheel, configure your MCP client with the installed command:

json
{  "mcpServers": {    "genpark-voice-vad": {      "command": "genpark-voice-vad",      "args": []    }  }}

If the command is not on PATH, use its absolute path or python -m genpark_voice_vad with the same interpreter where you installed the wheel. The GitHub release also contains a .mcpb bundle for clients supporting desktop extensions. That bundle requires a Python 3.9+ interpreter on PATH; it bundles the server source.

Available tools: analyze_turn_status, calibrate_acoustic_thresholds, predict_semantic_closure, run_benchmark_turn_detection. tools/list returns required arguments and JSON schemas. Each MCP process holds its own state. Benchmark tools use isolated instances.

Development

sh
python -m unittest discover -s testspython -m pip install mcppython tests/check_mcp.pypython -m pip install build twinepython -m buildpython -m twine check dist/*

python mcp_server.py --test runs the deterministic example; it is not a protocol conformance test. The MCP client check exercises initialize, tools/list, tools/call and ping over stdio.

Distribution

GitHub source and release artifacts are the primary distribution until PyPI is configured. Registry submissions are tracked separately; a manifest is not proof of registry acceptance. See PUBLISHING.md for the repeatable PyPI workflow.

MIT license. Maintained by GenPark.

来源:README.md,提交 69cdc3d

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包,因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v1.0.1最新Sep 27, 2026

评分

已满足适用检查项的 40%

该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头,或保持端点能够响应探测,以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list,或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分

    请在仓库或注册中心条目中声明许可证。