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FSMN VAD社区贡献指南：提交PR和issue的正确姿势

1. 贡献背景与价值

1.1 开源项目的重要性

FSMN VAD 是基于阿里达摩院 FunASR 框架开发的语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）模型，具备高精度、低延迟和轻量级等优势。该项目已被广泛应用于会议录音处理、电话分析、音频质量检测等多个实际场景。

随着社区用户的不断增长，越来越多开发者希望参与到项目的优化与功能扩展中。为了保障代码质量和协作效率，建立一套清晰、规范的贡献流程至关重要。

本指南旨在为所有希望参与 FSMN VAD 项目维护和改进的开发者提供标准化的操作指引，涵盖 issue 提交、PR 创建、代码风格要求以及审核流程等内容。

1.2 社区协作的核心原则

• 尊重开源精神：所有贡献均应以提升项目稳定性、可用性和可维护性为目标。
• 问题先行，实现跟进：建议在提交 Pull Request 前先通过 Issue 明确需求或 Bug。
• 文档同步更新：功能变更需同步修改相关说明文档，确保用户能及时获取最新信息。
• 保持沟通透明：鼓励在 PR 和 Issue 中积极讨论技术方案，避免闭门造车。

2. 如何正确提交 Issue

2.1 提交前的自查清单

在创建新的 Issue 之前，请务必完成以下检查：

• ✅ 是否已在 已有 Issues 中搜索过类似问题？
• ✅ 是否阅读了官方文档并确认是项目本身的缺陷而非使用不当？
• ✅ 是否能够复现该问题？是否准备了最小可复现示例？

若以上均为“是”，则可以继续提交 Issue。

2.2 Issue 分类与模板

根据问题性质，Issue 可分为三类，每类对应不同的标题前缀和内容结构：

示例：Bug 报告模板

[BUG] 批量处理长音频时内存溢出 **环境信息** - Python 版本: 3.9.16 - FSMN VAD 版本: v1.2.0 - 操作系统: Ubuntu 20.04 - 硬件: CPU-only, 内存 8GB **问题描述** 当上传一个时长超过 30 分钟的 `.wav` 文件进行批量处理时，服务自动终止，终端输出 `MemoryError`。 **复现步骤** 1. 启动 WebUI：`python app.py` 2. 进入「批量处理」页面 3. 上传 35 分钟的单声道 WAV 音频（16kHz, 16bit） 4. 点击“开始处理” **预期行为** 正常返回语音片段列表 **实际行为** 服务崩溃，日志显示内存耗尽 **附加信息** - 音频文件大小：约 330MB - 其他短音频（<5分钟）处理正常

示例：功能请求模板

[FEATURE] 支持实时流式麦克风输入 **需求背景** 目前实时流式功能仅支持网络流输入，缺少本地麦克风采集能力，在语音交互测试场景下不够便捷。 **期望功能** - 在「实时流式」页面增加“启用麦克风”按钮 - 支持浏览器权限授权后采集音频流 - 实时显示语音片段时间戳 **参考实现** 可借鉴 Web Audio API + MediaRecorder 的前端方案，后端采用 chunk 流式推理

3. 如何提交高质量的 Pull Request

3.1 PR 准备流程

一个高质量的 PR 应遵循以下流程：

1. Fork 仓库
   访问 FSMN VAD GitHub 主页，点击右上角Fork按钮创建个人副本。

2. 克隆到本地

   git clone https://github.com/your-username/fsmn-vad.git cd fsmn-vad

3. 创建特性分支

   git checkout -b feat/microphone-input

4. 编码与测试
   修改代码，并确保通过本地测试（如有）。

5. 提交并推送

   git add . git commit -m "feat: add microphone input support" git push origin feat/microphone-input

6. 发起 PR
   回到 GitHub 页面，点击 “Compare & pull request”。

3.2 PR 内容规范

必须包含的内容

• 清晰的标题：使用语义化前缀，如：

  • feat:新功能
  • fix:修复 Bug
  • docs:文档更新
  • refactor:重构代码
  • test:添加测试用例

• 详细描述说明
  包括：

  • 解决的问题（关联 Issue 编号）
  • 实现思路简述
  • 是否影响现有接口
  • 是否需要文档更新

• 代码质量要求

  • 符合 PEP8 规范（推荐使用black或autopep8格式化）
  • 添加必要的注释，尤其是核心逻辑部分
  • 不引入未使用的依赖
  • 尽量不修改无关文件

示例 PR 描述

feat: implement microphone input for real-time streaming Closes #45 ## 概述 本 PR 实现了「实时流式」页面的浏览器麦克风音频采集功能，用户可通过点击按钮启动录音，系统将分块发送至后端进行流式 VAD 检测。 ## 技术实现 - 前端使用 Web Audio API 获取麦克风流 - 通过 WebSocket 发送 16kHz 单声道 PCM 数据块（每 200ms 一帧） - 后端新增 `/ws/vad/stream` 接口接收流数据并返回实时检测结果 - UI 实时展示语音段起止时间 ## 影响范围 - 新增文件：`app.py`, `templates/index.html`, `static/js/mic.js` - 修改文件：`requirements.txt`（添加 websockets） ## 测试情况 - Chrome 120+ 正常运行 - Safari 存在兼容性问题（已标注 TODO）

4. 代码审查与合并流程

4.1 自动化检查机制

所有 PR 将触发 CI/CD 流水线，包括：

• 代码格式检查（flake8 / black）
• 依赖安全扫描（safety check）
• 基本功能测试（unittest）

若任一环节失败，PR 将被标记为 ❌，需修复后再重新触发。

4.2 人工评审要点

维护者将从以下几个维度评估 PR 质量：

4.3 常见拒绝原因

• 未填写 PR 描述或描述不清
• 修改范围过大且无拆分计划
• 引入非必要第三方库
• 未处理边界条件（如空输入、异常中断）
• 与项目长期方向不符的功能

提示：对于大型功能（如新增模块），建议先提交 RFC（Request for Comments）Issue 进行设计讨论，达成共识后再编码。

5. 最佳实践与避坑指南

5.1 高效协作技巧

• 小步快跑：将大功能拆分为多个小 PR，便于快速反馈
• 及时沟通：若 PR 长时间未被 review，可在评论中礼貌提醒
• 关注反馈：对 reviewer 提出的意见应及时回应，即使不同意也应说明理由

5.2 常见误区警示

5.3 社区认可激励

积极贡献者将获得以下认可：

• 在CONTRIBUTORS.md中列出姓名
• 获得项目协作者（Collaborator）权限（视贡献质量而定）
• 优先参与新版本内测计划

6. 总结

参与 FSMN VAD 的开源建设不仅是技术能力的体现，更是推动语音技术普惠的重要方式。通过遵循本指南中的 issue 提交规范、PR 创建流程和代码审查标准，每位开发者都能高效、有序地为项目注入价值。

我们欢迎任何形式的贡献——无论是修复一个拼写错误，还是实现一项全新功能。只要你的出发点是为了让 FSMN VAD 更好用、更稳定、更易扩展，这个社区就永远向你敞开大门。

让我们一起打造工业级语音活动检测的标杆工具！

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