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首页> 外文期刊>EURASIP journal on advances in signal processing >An efficient voice activity detection algorithm by combining statistical model and energy detection
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An efficient voice activity detection algorithm by combining statistical model and energy detection

机译：结合统计模型和能量检测的高效语音活动检测算法

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In this article, we present a new voice activity detection (VAD) algorithm that is based on statistical models and empirical rule-based energy detection algorithm. Specifically, it needs two steps to separate speech segments from background noise. For the first step, the VAD detects possible speech endpoints efficiently using the empirical rule-based energy detection algorithm. However, the possible endpoints are not accurate enough when the signal-to-noise ratio is low. Therefore, for the second step, we propose a new gaussian mixture model-based multiple-observation log likelihood ratio algorithm to align the endpoints to their optimal positions. Several experiments are conducted to evaluate the proposed VAD on both accuracy and efficiency. The results show that it could achieve better performance than the six referenced VADs in various noise scenarios.
机译：在本文中，我们提出了一种新的语音活动检测（VAD）算法，该算法基于统计模型和基于经验规则的能量检测算法。具体而言，它需要两个步骤才能将语音段与背景噪声分开。对于第一步，VAD使用基于经验规则的能量检测算法有效地检测可能的语音端点。但是，当信噪比较低时，可能的端点不够准确。因此，对于第二步，我们提出了一种新的基于高斯混合模型的多观测对数似然比算法，以将端点对准其最佳位置。进行了几次实验，以评估所建议的VAD的准确性和效率。结果表明，在各种噪声情况下，与六个参考VAD相比，它可以获得更好的性能。

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