在 AI 驱动的呼叫中心系统中，用户中断检测是实现自然对话的关键挑战。传统电话代理往往采用轮流发言模式，导致交互僵硬，用户体验差。引入语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）技术，可以实时监测用户语音输入，实现 AI 代理的即时响应和中断处理，从而提升对话流畅性和低延迟响应。本文聚焦于 VAD-based 实时中断检测与动态路由机制的工程实践，结合实际参数配置，提供可操作的落地指南。
VAD 的核心在于区分语音信号与背景噪音或沉默。通过分析音频帧的能量、频谱特征等，VAD 算法判断是否存在人类语音活动。在呼叫中心 AI 代理中，VAD 与回声消除（AEC）和声源定位（DOA）结合，形成多层检测机制。首先，AEC 过滤掉 AI 代理自身的 TTS 输出，避免自干扰；其次，DOA 确认声源方向，确保中断来自用户而非环境噪音；最后，VAD 模型（如基于 CNN-LSTM 的轻量 DNN）评估语音置信度，触发中断信号。这种架构确保检测延迟控制在 150ms 以内，远优于传统阈值方法。
在 Microsoft 的 Call Center AI 项目中，VAD 被集成到 Azure Communication Services 和 Cognitive Services 的流式处理管道中，支持实时对话流。项目强调，VAD 不仅用于端点检测，还与 LLM（如 GPT-4o）联动，实现语义级中断判断。例如，当用户在 AI 说明过程中突然提问，VAD 检测到连续高置信度语音帧后，系统立即暂停 TTS 输出，并将上下文注入 LLM 生成响应。这避免了延迟累积，确保用户感知到的响应时间不超过 500ms。
动态路由机制是 VAD 检测的延伸，旨在根据中断类型路由对话路径。检测到中断后，系统评估中断严重度：如果是简单澄清，可路由回 AI 主流程；若涉及复杂问题或情绪异常，则动态转至人工代理或专用子模块。实现上，可使用状态机模型：VAD 触发事件后，检查对话历史和意图置信度，若低于阈值（e.g., 0.7），执行路由决策。证据显示，这种机制可将呼叫转移率降低 20%，同时提升用户满意度。在 TEN Agent 框架中，VAD 与 Turn Detection 结合，进一步优化路由，支持多语言场景下的上下文感知中断处理。
工程落地需关注参数调优。核心 VAD 参数包括阈值（vad_threshold，范围 0.1-1，默认 0.5），用于平衡灵敏度和假阳性；沉默超时（vad_silence_timeout_ms，默认 500ms），定义无语音持续时间后结束检测；截止超时（vad_cutoff_timeout_ms，默认 250ms），控制检测帧的响应速度。此外，电话沉默超时（phone_silence_timeout_sec，默认 20s）可触发 AI 警告消息，避免用户等待过长。针对噪音环境，集成噪音过滤等级（vad_filter，0-1，默认 0.2），启用神经网络模型时设为 0.8，以区分人声与背景干扰。建议初始配置：vad_threshold=0.5，vad_silence_timeout_ms=500，vad_cutoff_timeout_ms=250，确保在中等噪音下准确率 > 95%。
实施清单如下：
- 环境准备：部署 Azure Communication Services，配置 STT/TTS 资源，确保支持流式音频。
- VAD 集成：在音频管道中嵌入 VAD 模块，使用 WebRTC VAD 或 TEN VAD 开源库初始化检测器，设置采样率 16kHz、帧长 30ms。
- 中断逻辑开发：编写事件处理器，当 VAD 置信度 > 0.7 且连续 3 帧时，暂停 TTS 并缓冲用户输入。
- 动态路由构建：定义路由规则，如中断意图匹配 “帮助” 关键词时，转入人工队列；使用 Redis 缓存对话状态，支持断线续传。
- 测试与调优：模拟高噪音场景（SNR<10dB），监控假中断率 < 5%；A/B 测试不同阈值，优化延迟至 < 300ms。
- 监控部署：集成 Application Insights，追踪指标如 call.answer.latency 和 vad.trigger.count，回滚策略：若中断准确率 < 90%，降级至半双工模式。
潜在风险包括假阳性中断（噪音误触发）和延迟放大（高负载下）。为缓解，设置多维度验证：结合 DOA 角度（前方象限）和背景音乐检测，仅在 tts_is_playing () 为真时激活中断。限制造成 VAD 阈值过低可能增加计算开销，建议在边缘设备上使用轻量模型（如 < 2MB 参数）。监控要点：实时日志 VAD 置信度分布，警报异常中断频率；定期 fine-tune 模型，使用历史呼叫数据提升噪音鲁棒性。
通过 VAD-based 机制，呼叫中心 AI 代理从被动响应转向主动适应，实现人机对话的自然融合。实际部署中，此方案已在保险和 IT 支持场景验证，提升了 24/7 可用性和个性化服务水平。
资料来源：
- Microsoft Call Center AI GitHub 仓库：https://github.com/microsoft/call-center-ai
- Agora 博客：TEN VAD 与 Turn Detection 在语音 AI 代理中的应用（https://www.agora.io/en/blog/making-voice-ai-agents-more-human-with-ten-vad-and-turn-detection/）