Abstract-Voice Activity Detection (VAD) avser problemet med att skilja talsegment från bakgrundsbuller. Många tillvägagångssätt har föreslagits för detta ändamål. Vissa är baserade på egenskaper som härrör från den effektspektrala densiteten, andra utnyttjar periodiciteten av signalen. Syftet med detta dokument är att undersöka den gemensamma användningen av käll- och filterbaserade funktioner. Det är intressant att lägga märke till att en ömsesidig informationsbaserad bedömning visar att det finns en överlägsen diskrimineringsmakt när det gäller de källrelaterade egenskaperna, särskilt de föreslagna. Funktionerna är vidare inmatningen av en artificiell neural nätverk-baserad klassificerare tränas på en multi-condition databas. Två strategier föreslås för att slå samman käll- och filterinformation: funktions- och beslutsfusion. Våra experiment tyder på en absolut minskning på 3 % av den lika stora felfrekvensen vid användning av beslutsfusion. Det slutliga föreslagna systemet jämförs med fyra toppmoderna metoder på 150 minuter av data som registrerats i verkliga miljöer. Tack vare dess robusta källrelaterade egenskaper, dess mångvillkorade utbildning och dess effektiva informationsfusion ger det föreslagna systemet en betydande ökning av noggrannheten för alla förhållanden (24 % absolut i genomsnitt).
I REF föreslår författarna användning av käll- och filterbaserade funktioner och utför en poängnivå fusion.
Voice Activity Detection: Merging Source and Filter-based Information
{'venue': 'IEEE Signal Processing Letters, Volume 23, Issue 2, pp. 252-256, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}