Lo stato: AudioSummarizer.Core è attualmente in fase di sviluppo come parte del lucidRAG, un futuro prodotto più o meno lucido per i multi-modal RAGM SK2 La implementazione è completa e funziona — questo articolo documenta l'architettura e il designMSC4 L'integrazione CLI sarà disponibile in una prossima versione lucidRAG
Source: github.comM SK1scottgal/lucidrag (branchM SK1
v2)
Dove questo va bene?: AudioSummarizer fa parte del lucidRAG family of Reduced RAG implementations. Each handles a different modality:
Tutti segueno la stessa cosa. Esempio RAG ridotto: estrarre i segnali una volta , immagazzinare le prove, sintetizzare con un input LLM limitatoM SK3
Molti canali per l'analisi audio iniziale fanno lo stesso errore: trattano i LLM come se fossero ingegneri acustici.
Alimentano le forme d'onda nei modelli, li chiedono di " individuare la qualità del discorsoM SK2 o " identificare gli altoparlantiMSC4 e sperare che il modello possa dedurre proprietà strutturali da ciò che è fondamentalmente un modelloMST5 un sistema di corrispondenzaMSST6 Funziona abbastanza bene per dimostrarloMSP7 e poi halucinare con i nomi degli altoparlantiMSV8 inventare generi musicaliMSS9 o identificare con sicurezza gli accenti in modo sbagliatoMSM10
AudioSummarizer combina due modelli complementari:
Invece di dare audio crudo a un LLM al momento della domanda, lo fa. Riduce ogni file audio ad un Il ledger di segnali ( segnali deterministici come la frequenza RMS , caratteristiche spettraliM SK2 inserzioni di altoparlante) con Le prove estrattoe (transcripts, sample clips di altoparlanteM SK2 turns diarization ). Questo ledger è mantenuto una voltaMSC4 indexato per essere recuperatoMST5
All'incirca tempo di ricerca, un LLM sintetizza le risposte raccogliendo e ragionando su segnali salienti—non reM SK2 analizzando l'audio . Il processo pesante di rialzo del segnaleMSC4 la trasformazione dei segnaliMST5 la trascrizioneMSSK6 la diarizzazioneMSR7 avviene durante l'ingestioneMRS8 Il LLM funziona solo al momento della domanda per interpretare i fatti pre-MSR9 calcolati e generare dati umaniM SR10 risposte leggibiliMSL11
La composizione del modello: Manole RAG riducite Che cosa? per immagazzinare e recuperare. Manole di Fuzziness limitate Come? per estrarre i segnali in modo affidabile. Insieme permettono la caratterizzazione forense dell'audio con un costo LLM limitato.
Imparate di più sul modello Reduced RAG: Reduced RAG: Signal-Driven Document Understanding
audio.content_type = "speech", fiduciaM SK1 0.85)SPEAKER_00)vprint:a3f9c2e1)Il modello di identità: SPEAKER_00 è locale a un file audio. VoiceprintId è stabile tra i file ma anonimo. Non mapiamo mai i nomi umani.
Richiedi forense: Ogni segnale include provenienza (Quale onda l'ha prodottoM SK1 Confidenza. (grado di certezza ), e Versione (modello/versioni sospeseM SK2 Questo consente la riproducibilitàMSC3 lo stesso input + lo stessa configurazione → lo stessi ledger di segnaliMNK6
Il risultato è:
Questo si costruisce direttamente su Patterno di Fuzzine Constretto e l'architettura basata sull'onda- da ImageSummarizer.
Percezione fondamentale: I LLM dovrebbero ragionare su fatti acustici, non li calcolare.
Questo articolo riguarda:
Article connessi:
L'analisi audio fallisce in modi prevedibili:
Appoggio tradizionale: M SK1Run Whisper per la trascrizione, pyannote per la diarizzazioneMSC3 mandare al LLM per un'analisiMSL4
Il problema.: Questo o vuol fuoriuscire il PII ( nomi di alto tasso), costa troppo ( API cloudM SK4 o richiede un tempo di run-time Python ♫(pyannote ♫ , DIART ♫
Soluzione: Costruire un tubo di tubature puramente basato su .NET waveM SK2 che caratterizza l'audio strutturalmente e acusticamente— senza fare affermazioni culturaliMSC4
AudioSummarizer implementa il Esempio RAG ridotto per i file audio, seguendo i suoi tre principi fondamentali:
I segnali deterministici estratti una volta—non LLMM SK1summari processati:
Esempio di segnale per un podcast:
{
"audio.hash.sha256": "3f2a9c8b1e4d...",
"audio.duration_seconds": 912.0,
"audio.rms_db": -18.2,
"audio.spectral_centroid_hz": 2418.3,
"audio.content_type": "speech",
"speaker.count": 2,
"speaker.classification": "two_speakers",
"transcription.confidence": 0.87,
"voice.voiceprint_id.speaker_00": "vprint:a3f9c2e1d4b8"
}
Questi segnali sono determinista. (la stessa frequenza audio → gli stessi valoriM SK2 Indicabile. (can filter/sort in databaseM SK2 e computabile senza LLM. (processo del segnale pulito + modelli ONNX).
Invece di immagazzinare solo "chunks," AudioSummarizer stores :
Le prove sono verificabili.: Gli utenti possono suonare campioni di altoparlante, leggere le trascrizioni , esaminare i giri di diarizzazioneM SK3 non solo fidarsi di un somma LLMMSC4
All'ora della domanda, il LLM mai. Vede audio crudo. Invece:
Filtrare in maniera determinista (database Dov'è la clause):
WHERE audio.content_type = 'speech'
AND speaker.count >= 2
AND audio.rms_db > -25.0
AND transcription.confidence > 0.8
La ricerca ibrida (BMM SK1 + vettore, ≥~5 risultatiMSC5
Sintezizzare dai segnali. (LLM vede un sacco di prove strutturate):
Audio 1: podcast_ep42.mp3
- Duration: 15m 12s
- Speakers: 2 (SPEAKER_00: 52%, SPEAKER_01: 48%)
- Quality: RMS -18.2dB, no clipping
- Transcript: "Welcome to Tech Insights. Today we're discussing..."
- Entities: ["quantum computing", "Google", "IBM"]
Il LLM riceve 5 Pacchetti di prove strutturati invece di 500 frammenti di metadati audio crudi. Riduczione della finestra di contestoM SK1 ~50× più piccola.
Impatti costi (se si usano API LLM pagati):Procedere i file audio 100 vanno da $5 M(riMSC5analisi dell'audio di ogni domandaM SK6 a m$0.10 (questionare contro i segnali pre--computed Nota: lucidRAG è locale-prima M SK2Ollama di defaultMST3 costo zeroMSL4 API pagate (ClaudeMSC6 GPTMSR7 sono optionaliMSSK8 I costi stimati presuppongono l'uso dell'API pagataMSV9 |~$0.01/1K token | (varie secondo il prestatoreMSS12 \MSS13Ktokens | mSS14question | \mSS15raw metadata | МSS16 contro \ MSS17 tokens ♫ MSS18questions |
Questo è il punto centrale della Reduced RAG insight: Decidere in anticipo cosa conta. (signali), Lo immagazzinano in maniera determinista. (evidenzaM SK1 Includere LLM solo per la sintesi (questo-tempoM SK2
Il sistema fa girare le onde in ordine prioritario (un numero più alto = fa girarsi prima):
Wave Priority Order:
100: IdentityWave → SHA-256, file metadata, duration
90: FingerprintWave → Chromaprint perceptual hash (optional)
80: AcousticProfileWave → RMS, spectral features, SNR
70: ContentClassifierWave → Speech vs music heuristics (routing)
65: TranscriptionWave → Whisper.NET (optional)
60: SpeakerDiarizationWave→ Pure .NET speaker separation
30: VoiceEmbeddingWave → ECAPA-TDNN speaker similarity
Nota.: SentimentoM SK1Detezione di movimenti intenzionalmente esclusa —Culturata culturalmente e non parte della caratterizzazione forense.
flowchart LR
A[Audio file] --> B[IdentityWave]
B --> C[AcousticProfileWave]
C --> D[ContentClassifierWave]
D --> E[TranscriptionWave]
E --> F[SpeakerDiarizationWave]
F --> G[VoiceEmbeddingWave]
G --> H[Signal Ledger]
H --> I[Optional LLM Synthesis]
style B stroke:#333,stroke-width:4px
style D stroke:#333,stroke-width:4px
style F stroke:#333,stroke-width:4px
style H stroke:#333,stroke-width:4px
Questo preserva il familiare. Wave → Signal → LLM opzionale loop, ma l'ancora in fatti deterministiciM SK1
Lasciate's tracciare un episodio di podcast di 15-minuta attraverso il canale.
Input: podcast_ep42.mp3
- File size: 14.2 MB
- Format: MP3, 44.1kHz stereo, 192 kbps
- Duration: 15m 12s (912 seconds)
- Content: 2-person interview
Wave Execution (priority order 100 → 30):
1. IdentityWave (Priority 100, 87ms):
✓ SHA-256: 3f2a9c8b1e4d...
✓ Duration: 912.0s
✓ Channels: 2 (stereo)
✓ Sample rate: 44100 Hz
✓ File size: 14,897,234 bytes
2. AcousticProfileWave (Priority 80, 142ms):
✓ RMS loudness: -18.2 dB (good mastering)
✓ Peak amplitude: 0.94 (no clipping)
✓ Dynamic range: 22.1 dB
✓ Spectral centroid: 2418 Hz (speech-like)
✓ Spectral rolloff: 7892 Hz
3. ContentClassifierWave (Priority 70, 89ms):
✓ Zero-crossing rate: 0.17 (high → speech)
✓ Spectral flux: 0.28 (low → not music)
→ Classification: "speech" (confidence: 0.85)
4. TranscriptionWave (Priority 65, 12.3s):
✓ Whisper.NET base model
✓ Segments: 142
✓ Total words: 2,341
✓ Confidence: 0.87 (high)
✓ Text: "Welcome to Tech Insights. Today we're discussing..."
5. SpeakerDiarizationWave (Priority 60, 3.8s):
✓ VAD detected: 47 speech segments
✓ Embeddings extracted: 47 × 512-dim vectors
✓ Clustering (threshold 0.75): 2 speakers
✓ Turns before merge: 47
✓ Turns after merge: 23
✓ SPEAKER_00 participation: 52% (474s)
✓ SPEAKER_01 participation: 48% (438s)
✓ Sample clips extracted: 2 (Base64 WAV, ~30KB each)
6. VoiceEmbeddingWave (Priority 30, 178ms):
✓ ECAPA-TDNN inference
✓ Embedding dimension: 512
✓ Voiceprint ID (SPEAKER_00): "vprint:a3f9c2e1d4b8"
✓ Voiceprint ID (SPEAKER_01): "vprint:7e2d8f1a9c3b"
Total processing time: 16.6s
Signals emitted: 47
LLM calls: 0 (fully offline)
Cost: $0 (local processing only)
L'informazione figura nella parte dispositiva. Indicatore di segnale è quello che rimane nella base di dati— l'intero insieme di segnali, indicatori di proveM SK2 e inserzioni . QuiMSC4 ecco com'è questo podcast
Indicatore di Signale (estratto):
{
"identity.filename": "podcast_ep42.mp3",
"audio.hash.sha256": "3f2a9c8b1e4d...",
"audio.duration_seconds": 912.0,
"audio.format": "mp3",
"audio.sample_rate": 44100,
"audio.channels": 2,
"audio.channel_layout": "stereo",
"audio.rms_db": -18.2,
"audio.dynamic_range_db": 22.1,
"audio.spectral_centroid_hz": 2418.3,
"audio.spectral_rolloff_hz": 7892.1,
"audio.content_type": "speech",
"content.confidence": 0.85,
"speaker.count": 2,
"speaker.classification": "two_speakers",
"speaker.turn_count": 23,
"speaker.avg_turn_duration": 39.7,
"speaker.diarization_method": "agglomerative_clustering",
"speaker.participation": {
"SPEAKER_00": 52.0,
"SPEAKER_01": 48.0
},
"transcription.full_text": "Welcome to Tech Insights...",
"transcription.word_count": 2341,
"transcription.confidence": 0.87,
"voice.embedding.speaker_00": [0.023, -0.511, 0.882, ...],
"voice.voiceprint_id.speaker_00": "vprint:a3f9c2e1d4b8",
"speaker.sample.speaker_00": "UklGRiQAAABXQVZF...",
"speaker.sample.speaker_01": "UklGRiQBBBXQVZF..."
}
Cosa questo consente:
speaker.sample.speaker_00 clip (connessoM SK1file)Un ledger di segnali risponde alle domande noiose.
Queste sono le domande che normalmente si scoprono 30 minuti nell'archeologia di Audacity
Il ledger di segnali le dà in secondi.
La linea di base. Identità Cryptografica e metadati dei file.
public class IdentityWave : IAudioWave
{
public string Name => "IdentityWave";
public int Priority => 100; // Runs first
public async Task<IEnumerable<Signal>> AnalyzeAsync(
string audioPath,
AnalysisContext context,
CancellationToken ct)
{
var signals = new List<Signal>();
// Cryptographic hash (deterministic identity)
var fileHash = await ComputeSha256Async(audioPath, ct);
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.hash.sha256",
Value = fileHash,
Type = SignalType.Identity,
Confidence = 1.0,
Source = Name
});
// File-level metadata
var fileInfo = new FileInfo(audioPath);
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.file_size_bytes",
Value = fileInfo.Length,
Type = SignalType.Metadata,
Source = Name
});
// Audio format metadata
using var reader = new AudioFileReader(audioPath);
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.duration_seconds",
Value = reader.TotalTime.TotalSeconds,
Type = SignalType.Metadata,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.sample_rate",
Value = reader.WaveFormat.SampleRate,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.channels",
Value = reader.WaveFormat.Channels,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.format",
Value = Path.GetExtension(audioPath).TrimStart('.'),
Type = SignalType.Metadata,
Source = Name
});
return signals;
}
}
I segnali chiave emetti:
audio.hash.sha256 - Identità Cryptograficaaudio.duration_seconds - lunghezza deterministaM SK2audio.sample_rate -audio.channels - 1audio.format - mp3, wav, flacM SK3 etcMSC4Perché deterministico?
Extrarre proprietà acutiche strutturali usando NAudio e FftSharp.
public class AcousticProfileWave : IAudioWave
{
private readonly ILogger<AcousticProfileWave> _logger;
public string Name => "AcousticProfileWave";
public int Priority => 80;
public async Task<IEnumerable<Signal>> AnalyzeAsync(
string audioPath,
AnalysisContext context,
CancellationToken ct)
{
var signals = new List<Signal>();
using var reader = new AudioFileReader(audioPath);
// Convert to mono for analysis
ISampleProvider sampleProvider = reader.WaveFormat.Channels == 1
? reader
: new StereoToMonoSampleProvider(reader) { LeftVolume = 0.5f, RightVolume = 0.5f };
// Read all samples
var samples = ReadAllSamples(sampleProvider);
// Time-domain analysis
var rms = CalculateRms(samples);
var peakAmplitude = samples.Max(Math.Abs);
var dynamicRange = CalculateDynamicRange(samples);
var clippingRatio = CalculateClippingRatio(samples, threshold: 0.99);
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.rms_db",
Value = 20 * Math.Log10(rms), // Convert to decibels
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.peak_amplitude",
Value = peakAmplitude,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.dynamic_range_db",
Value = dynamicRange,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.clipping_ratio",
Value = clippingRatio,
Type = SignalType.Acoustic,
Confidence = clippingRatio > 0.01 ? 0.9 : 1.0, // Low confidence if clipping detected
Source = Name
});
// Frequency-domain analysis (FFT)
var spectralFeatures = CalculateSpectralFeatures(samples, reader.WaveFormat.SampleRate);
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.spectral_centroid_hz",
Value = spectralFeatures.Centroid,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.spectral_rolloff_hz",
Value = spectralFeatures.Rolloff,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.spectral_bandwidth_hz",
Value = spectralFeatures.Bandwidth,
Type = SignalType.Acoustic,
Source = Name
});
return signals;
}
private SpectralFeatures CalculateSpectralFeatures(float[] samples, int sampleRate)
{
// Use FftSharp for frequency analysis
int fftSize = 2048;
var fftInput = new double[fftSize];
// Take middle section of audio
int offset = Math.Max(0, (samples.Length - fftSize) / 2);
for (int i = 0; i < fftSize; i++)
{
fftInput[i] = samples[offset + i];
}
// Apply Hamming window
var window = FftSharp.Window.Hamming(fftSize);
for (int i = 0; i < fftSize; i++)
{
fftInput[i] *= window[i];
}
// Compute FFT
var fft = FftSharp.Transform.FFT(fftInput);
var magnitudes = fft.Select(c => Math.Sqrt(c.Real * c.Real + c.Imaginary * c.Imaginary)).ToArray();
// Calculate spectral centroid (brightness)
double sumWeightedFreq = 0;
double sumMagnitude = 0;
for (int i = 0; i < magnitudes.Length / 2; i++)
{
double freq = i * sampleRate / (double)fftSize;
sumWeightedFreq += freq * magnitudes[i];
sumMagnitude += magnitudes[i];
}
double centroid = sumMagnitude > 0 ? sumWeightedFreq / sumMagnitude : 0;
// Calculate spectral rolloff (85% energy threshold)
double totalEnergy = magnitudes.Take(magnitudes.Length / 2).Sum(m => m * m);
double cumulativeEnergy = 0;
double rolloff = 0;
for (int i = 0; i < magnitudes.Length / 2; i++)
{
cumulativeEnergy += magnitudes[i] * magnitudes[i];
if (cumulativeEnergy >= 0.85 * totalEnergy)
{
rolloff = i * sampleRate / (double)fftSize;
break;
}
}
return new SpectralFeatures
{
Centroid = centroid,
Rolloff = rolloff,
Bandwidth = CalculateBandwidth(magnitudes, centroid, sampleRate, fftSize)
};
}
}
Esempio output:
Input: podcast.mp3 (15 minutes, 44.1kHz stereo)
Signals emitted:
audio.rms_db = -18.2 dB (good loudness)
audio.peak_amplitude = 0.94 (no clipping)
audio.dynamic_range_db = 22 dB (moderate dynamics)
audio.clipping_ratio = 0.003 (0.3% clipping, minimal)
audio.spectral_centroid_hz = 2400 Hz (mid-brightness, speech-like)
audio.spectral_rolloff_hz = 8000 Hz (most energy below 8kHz)
audio.spectral_bandwidth_hz = 4200 Hz (moderate spread)
Perché questo conta:
Classificazione heuristica ristretta usando zero- tasso di attraversamento e flusso spettrole per i fini di routingM SK1
Nota.: Queste euristiche sono genericheM SK1dipendente dal contesto —non sicuramente accurate per tutti i tipi di contenuto M SK3 usate solo per le decisioni di conduzione delle onde (e.gMSC6 saltare la diarizzazione per la musica
public class ContentClassifierWave : IAudioWave
{
public string Name => "ContentClassifierWave";
public int Priority => 70;
public async Task<IEnumerable<Signal>> AnalyzeAsync(
string audioPath,
AnalysisContext context,
CancellationToken ct)
{
var signals = new List<Signal>();
using var reader = new AudioFileReader(audioPath);
var samples = ReadAllSamples(reader);
// Zero-crossing rate (heuristic: speech tends higher ZCR - not universal)
var zcr = CalculateZeroCrossingRate(samples);
// Spectral flux (heuristic: music tends more consistent - varies by genre)
var spectralFlux = CalculateSpectralFlux(samples, reader.WaveFormat.SampleRate);
// Simple heuristic classifier (for routing, not identity)
// Thresholds calibrated for typical podcast/interview content
// Production: calibrate on your corpus for best routing accuracy
string contentType;
double confidence;
if (zcr > 0.15 && spectralFlux < 0.3) // Speech heuristic
{
contentType = "speech";
confidence = 0.85;
}
else if (zcr < 0.10 && spectralFlux > 0.5)
{
contentType = "music";
confidence = 0.80;
}
else
{
contentType = "mixed";
confidence = 0.70;
}
// Check for silence
var rmsDb = context.GetValue<double>("audio.rms_db");
if (rmsDb < -50)
{
contentType = "silence";
confidence = 0.95;
}
signals.Add(new Signal
{
Name = "audio.content_type",
Value = contentType,
Type = SignalType.Classification,
Confidence = confidence,
Source = Name,
Metadata = new Dictionary<string, object>
{
["zero_crossing_rate"] = zcr,
["spectral_flux"] = spectralFlux,
["rms_db"] = rmsDb
}
});
return signals;
}
}
Esempio di routing:
Speech (ZCR=0.18, flux=0.25):
→ audio.content_type = "speech"
→ Enables: TranscriptionWave, SpeakerDiarizationWave
Music (ZCR=0.08, flux=0.65):
→ audio.content_type = "music"
→ Disables: SpeakerDiarizationWave (no speakers to detect)
Silence (RMS=-52dB):
→ audio.content_type = "silence"
→ Disables: All downstream waves (early exit)
Per i limiti di distribuzione del lucidRAG': diarizzazione di altoparlante senza pyannote, DIART , o qualsiasi dipendenza PythonM SK3
Appoggio tradizionale:
pyannote.audio (Python) → ONNX export (experimental) → C# wrapper (fragile)
Problenze:
Solution: Implementare la diarizzazione nel puro .NET usando modelli di embedding vocale esistenti.
1. Voice Activity Detection (VAD) → Detect speech segments (energy-based RMS)
2. Segment Embedding → Extract ECAPA-TDNN embeddings for each segment
3. Agglomerative Clustering → Group segments by speaker (cosine similarity)
4. Speaker Turns → Merge consecutive turns from same speaker
csharp
public class SpeakerDiarizationService
{
private readonly ILogger
public virtual async Task<DiarizationResult> DiarizeAsync(
string audioPath,
CancellationToken ct = default)
{
_logger.LogInformation("Starting speaker diarization for {AudioPath}", audioPath);
// Step 1: Detect speech segments using VAD
var segments = DetectSpeechSegments(audioPath);
_logger.LogDebug("Detected {Count} speech segments", segments.Count);
if (segments.Count == 0)
{
return new DiarizationResult
{
Turns = new List<SpeakerTurn>(),
SpeakerCount = 0
};
}
// Step 2: Extract embeddings for each segment
var embeddings = new List<(SpeechSegment Segment, float[] Embedding)>();
foreach (var segment in segments)
{
try
{
var embedding = await ExtractSegmentEmbeddingAsync(audioPath, segment, ct);
embeddings.Add((segment, embedding));
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogWarning(ex, "Failed to extract embedding for segment {Start}-{End}",
segment.StartSeconds, segment.EndSeconds);
}
}
// Step 3: Cluster embeddings to identify speakers
var speakerClusters = ClusterSpeakers(embeddings);
_logger.LogInformation("Identified {Count} speakers", speakerClusters.Keys.Count);
// Step 4: Create speaker turns
var turns = new List<SpeakerTurn>();
foreach (var (segment, embedding) in embeddings)
{
var speakerId = FindSpeakerForEmbedding(embedding, speakerClusters);
turns.Add(new SpeakerTurn
{
SpeakerId = speakerId,
StartSeconds = segment.StartSeconds,
EndSeconds = segment.EndSeconds,
Confidence = 1.0 // TODO: Calculate based on cluster distance
});
}
// Step 5: Merge consecutive turns from same speaker
var mergedTurns = MergeConsecutiveTurns(turns);
return new DiarizationResult
{
Turns = mergedTurns,
SpeakerCount = speakerClusters.Keys.Count
};
}
// Simple VAD using energy-based speech detection
private List<SpeechSegment> DetectSpeechSegments(string audioPath)
{
using var reader = new AudioFileReader(audioPath);
ISampleProvider sampleProvider = reader.WaveFormat.Channels == 1
? reader
: new StereoToMonoSampleProvider(reader) { LeftVolume = 0.5f, RightVolume = 0.5f };
var sampleRate = sampleProvider.WaveFormat.SampleRate;
var windowSize = sampleRate / 10; // 100ms windows
var buffer = new float[windowSize];
var segments = new List<SpeechSegment>();
SpeechSegment? currentSegment = null;
double timeSeconds = 0;
int samplesRead;
while ((samplesRead = sampleProvider.Read(buffer, 0, buffer.Length)) > 0)
{
// Calculate RMS energy for this window
double rms = Math.Sqrt(buffer.Take(samplesRead).Sum(s => s * s) / samplesRead);
// Speech detection threshold (simple baseline - fragile across gain levels)
// Production: use relative threshold (noise floor / percentile) or per-file calibration
bool isSpeech = rms > 0.02; // Fixed threshold for demonstration
if (isSpeech)
{
if (currentSegment == null)
{
// Start new segment
currentSegment = new SpeechSegment
{
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