I detta dokument föreslås en ny och robust algoritm för röstaktivitetsdetektering (VAD) som utnyttjar långsiktig spektral flathet (LSFM) som kan arbeta vid 10 dB och lägre signal-till-brusförhållande (SNR). Denna nya LSFM-baserade VDD förbättrar röstdetekteringens robusthet i olika bullriga miljöer genom att använda en uppskattning av spektrumet med låg variation och en adaptiv tröskel. Den diskriminativa kraften hos den nya LSFM-funktionen visas genom att genomföra en analys av tal-/icke-tal LSFM-distributionerna. Den föreslagna algoritmen utvärderades under 12 typer av ljud (11 från NOISEX-92 och talformat brus) och fem typer av SNR i kärn-TIMIT test corpus. Jämförelser med tre moderna standardiserade algoritmer (ETSI adaptive multi-rate (AMR) alternativ AMR1 och AMR2 och ITU-T G.729) visar att vårt föreslagna LSFM-baserade VDD-system uppnådde den bästa genomsnittliga noggrannheten. Ett långsiktigt signalvariabilitetssystem (LTSV) jämförs också med vår föreslagna metod. Resultaten visar att vår föreslagna algoritm överträffar LTSV-baserat VDD-system för de flesta av de ljud som beaktas inklusive svåra ljud som maskingevär buller och tal babbel buller.
I en annan långsiktig strategi, en ny och robust VAD algoritm rekommenderades med hjälp av långsiktig spektral platthet (LSFM) mäter REF.
Efficient voice activity detection algorithm using long-term spectral flatness measure
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}