genpark-voice-vad — MCP-сервер для Claude Code: детект конца реплики
Определяет, закончил ли говорящий реплику, по готовым значениям энергии в дБ и транскрипту. Пригодится в голосовых ботах и диалоговых пайплайнах.
Открыть на GitHubЧто делает genpark-voice-vad
Сервер работает поверх уже посчитанных dB-энергий и транскрипта. Аудио он не декодирует, речь не распознаёт и обученную VAD-модель не запускает. Значения уверенности — эвристические оценки, а не откалиброванные вероятности, поэтому не стоит подставлять их в пороги, рассчитанные под настоящую модель.
Внутри четыре инструмента: analyze_turn_status, calibrate_acoustic_thresholds, predict_semantic_closure и run_benchmark_turn_detection. Список tools/list отдаёт обязательные аргументы и JSON-схемы. Каждый процесс MCP держит своё состояние, а бенчмарк-инструменты работают на изолированных экземплярах.
Нужен Python 3.9 или новее. У библиотеки и stdio-сервера нет зависимостей времени выполнения. Ставится из wheel-файла GitHub-релиза: PyPI-публикация ещё не настроена, так что pip install genpark-voice-vad не сработает. Если команды genpark-voice-vad нет в PATH, укажите абсолютный путь или запускайте python -m genpark_voice_vad тем же интерпретатором, куда ставили wheel.
Какие задачи решает
- понять по транскрипту, договорил ли человек или ещё тянет паузу
- подобрать пороги по энергии под конкретную запись
- оценить смысловую завершённость фразы перед ответом бота
- прогнать бенчмарк детекции реплик на своих данных
- встроить детект конца реплики в MCP-клиент без аудиобиблиотек
Примеры запросов агенту
- Проверь по этому транскрипту и энергиям, закончил ли говорящий реплику
- Откалибруй акустические пороги под эту запись
- Прогони бенчмарк детекции реплик на тестовом наборе
Как установить genpark-voice-vad
Установка
Команды запуска нет в реестре MCP — смотрите README репозитория
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о genpark-voice-vad
Как установить genpark-voice-vad в Claude Code?
Сначала поставьте wheel из GitHub-релиза: `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. Затем добавьте в конфиг MCP-клиента сервер с командой genpark-voice-vad` и пустым списком аргументов.
Что делает genpark-voice-vad?
Определяет момент окончания реплики по предвычисленным dB-энергиям и транскрипту. Отдаёт эвристические оценки уверенности через четыре MCP-инструмента.
Нужны ли зависимости для работы?
Библиотеке и stdio-серверу хватает Python 3.9 или новее, зависимостей времени выполнения нет. .mcpb-бандл из релиза тоже требует интерпретатор Python 3.9+ в PATH.
