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Voice Activity Detection Based on High Order Statistics and Online EM Algorithm 고차 통계 및 온라인 EM 알고리즘 기반 음성 활동 탐지

David COURNAPEAU, Tatsuya KAWAHARA

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요약 :

새로운 온라인 비지도 음성 활동 감지(VAD) 방법이 제안되었습니다. 이 방법은 HOS(고차 통계)에서 파생된 기능을 기반으로 하며, 비가우시안 잡음에 대한 견고성을 향상시키기 위해 정규화된 자기상관 피크를 기반으로 하는 두 번째 측정항목으로 강화되었습니다. 이 기능은 근거리 대화와 원거리 대화를 구별하는 데 중점을 두고 있으므로 에너지 수준과 무관한 인간 대 인간 상호 작용의 맥락에서 VAD 방법을 제공합니다. 분류는 음성 신호의 잡음 변화를 추적하고 적응하기 위해 EM(기대 최대화) 알고리즘의 온라인 변형을 통해 수행됩니다. 제안된 방법의 성능은 내부 데이터와 자동 음성 인식(ASR) 환경에서 VAD에 사용되는 공개 데이터베이스인 CENSREC-1-C를 통해 평가됩니다. 두 테스트 세트 모두에서 제안된 방법은 단순한 에너지 기반 알고리즘보다 성능이 뛰어나며 음성 희소성, SNR 가변성 및 잡음 유형의 변화에 ​​대해 더 강력한 것으로 나타났습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.12 pp.2854-2861
발행일
2008/12/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.12.2854
원고의 종류
PAPER
범주
언어 및 청각

작성자

키워드