Vi föreslår ett nytt system för detektering av röstaktivitet (VAD) med differentialentropi vid varje frekvensenhet med spektraluppskattningar av tidigare och nuvarande överlappande talramar. Här erhålls effektspektralberäkningen genom att använda Bartlett-Welch-metoden. Senare lägger vi till entropier över frekvensbehållare och betecknar detta som frekvensdomänen långsiktig differentialentropi (FLDE). Långsiktigt medelvärde förbättrar VDD-prestandan under låg signal-brus-förhållande (SNR). Vi utvärderar resultatet av det föreslagna FLDE-systemet, med beaktande av 12 typer av buller och 5 olika SNR som artificiellt läggs till talprover från SWITCHBOARD corpus. Vi presenterar VDD-prestanda för FLDE och jämför med befintliga VDD-algoritmer, såsom ITU-T G.729B, sannolikhetsförhållandetest, långsiktig signalvariabilitet och långsiktig spektral flathet mäter baserade algoritmer. Slutligen visar vi att vår FLDE-baserade VAD presterar med bästa genomsnittliga noggrannhet och tal hit-rate bland VD algoritmer som övervägs för utvärdering.
Nyligen föreslogs ett nytt system för att upptäcka röstaktivitet (VAD) med differentialentropi vid varje frekvensenhet för spektraluppskattningar av tidigare och nuvarande överlappande talramar.
Robust Voice Activity Detection Using Frequency Domain Long-Term Differential Entropy
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}