Abstract-I detta dokument föreslår vi en robust multi-högtalare röstaktivitet detektionsmetod för trådlösa akustiska sensornätverk (WASN). Varje nod av WASN får en blandning av ljudkällor. Vi föreslår en icke-negativ funktionsextraktion med hjälp av stabilitetsval som utnyttjar talenergisignalernas gleshet. De starkaste vektorerna till höger tjänar som källspecifika funktioner för den efterföljande röstaktivitetsdetekteringen (VAD). För att separera aktiva talramar från tysta ramar föreslår vi en robust Mahalanobis-klassning som bygger på en M-skattare av kovariansmatrisen. Den föreslagna metoden kan också tillämpas på en distribuerad inställning, där inget fusionscenter finns tillgängligt. Mycket exakta VAD resultat erhålls i en utmanande WASVN av 20 noder observera 6 källor i en efterbliven miljö.
I detta tillvägagångssätt togs Mahalanobis klassificerare och attribut för talenergisignaler i beaktande REF.
Robust distributed multi-speaker voice activity detection using stability selection for sparse non-negative feature extraction
{'venue': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}