Diskontinuerlig överföring baserad på tal-/pausdetektering är en giltig lösning för att förbättra den nya generationens trådlösa kommunikationssystems spektraleffektivitet. I detta sammanhang krävs robusta röstaktivitetsdetektionsalgoritmer (VAD), eftersom traditionella lösningar uppvisar en hög felklassificeringsfrekvens i närvaro av bakgrundsbuller som är typiska för mobila miljöer. Detta dokument presenterar en röstdetekteringsalgoritm som är robust för bullriga miljöer tack vare en ny metod som antagits för matchningsprocessen. Det föreslagna direktivet bygger närmare bestämt på en metod för mönsterigenkänning där matchningsfasen utförs med hjälp av en uppsättning av sex luddiga regler som utbildats med hjälp av ett nytt verktyg för hybridinlärning. En serie objektiva tester utförda på en stor taldatabas, som varierade signal-till-brusförhållandet, typerna av bakgrundsbuller och ingångssignalnivån, visade att jämfört med vad som nyligen standardiserats av ITU-T i Rec. G.729 Bilaga B, den Fuzzy VAD i genomsnitt uppnå en förbättring i minskning både av aktivitetsfaktorn på ca 25 % och av klippning införs med ca 43 %. Informella hörtester bekräftar också en förbättring av den upplevda talkvaliteten.
Den algoritm som föreslås i REF bygger på en metod för mönsterigenkänning, där matchningsfasen följer sex luddiga regler och utbildas av ett nytt hybridinlärningsverktyg.
A robust voice activity detector for wireless communications using soft computing
{'venue': 'IEEE J. Sel. Areas Commun.', 'journal': 'IEEE J. Sel. Areas Commun.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}