打断，就是机器人说话的时候，用户没等机器人说完，就开始说话。一般做法是检测到用户声音持续100-200ms就停止机器人说话，这样存在一个弊端，就是如果噪音很大的环境（本公司2022年开发的噪音人声识别算法直接集成VAD已经彻底解决噪音打断问题），或者用户身边有人说话，会导致错误的打断，本文主要介绍几个方法，来避免这个问题。
start_vad函数有一个参数 filter_level 防止干扰等级。0-1.0之间，建议 0.3。 这个参数的原理是可以通过计算用户历史说话音量，如果当前音量大于历史说话音量*filter_level，才认为是有效声音。因为周围的人说话传入话筒的音量比较小，这个方法可以有效解决身边人说话导致打断。
使用噪音人声识别算法可以很好的解决噪音打断 0.6：一句话结束判断声音是否是噪音,通过asrprogress事件的noise标识。 0.7: 噪音的时候不掉用ASR。 0.8：VAD算法集成噪音和人声识别。
vad函数有这样一个参数 min_speak_ms [数字] 可选参数 默认100ms 最小的声音时间 单位毫秒，默认值 100ms。
这个参数的含义是，设置一个最小的声音时间，只有声音持续时间超过这个值才认为是有效声音，触发打断和提交到ASR服务器识别。
为什么我选择了这个100ms作为这个默认值呢，因为电话接通后，很多人习惯说一声”喂”，或者”您好”, “喂”的持续时间一般是100-200s,”您好”的持续时间是 200-300ms.
开发业务流程的时候，可以动态设置这个值，来避免无效声音打断，比如电话接通后的第一个声音，设置100ms,后续声音设置，200-300ms。就可以非常有效避免错误打断。
2.1版本已经实现，用户停顿一下就提交ASR识别，把识别结果发送给业务程序，就是让业务程序控制是否需要打断。
VAD模块检测到用户声音后，暂停播放机器人说话声，同时开始提交声音流到ASR服务器识别，如果ASR服务器返回的不是有效语句， 恢复机器人说话。